Charlas técnicas
¿Qué pasa cuando juntás a un dev, una sysops y manager, y un obsesivo del compute y la observabilidad a tomar un café?
Charlas Técnicas.
Cada episodio nos sentamos a hablar de lo que está pasando en cloud, inteligencia artificial y tecnología.
Tres perfiles técnicos, tres perspectivas distintas, opiniones honestas y cero formalidad. Sin guiones rígidos, sin marketing. Solo conversaciones reales de gente que trabaja en esto todos los días.
Escribinos a: podcast-aws-espanol@amazon.com
Charlas técnicas
#2.09 -Analisis de datos para MACHINE LEARNING
Use Left/Right to seek, Home/End to jump to start or end. Hold shift to jump forward or backward.
Hacer analisis de datos para machine learning es super especifico pero muy importante para tener datos de calidad y en cantidad. Estos datos son la base del entrenamiento de nuestros modelos y también cuando queremos hace predicciones tenemos que asegurarnos que los datos estan en un formato correcto para que el modelo lo pueda comprender.
Este es el episodio #2.09 del Podcast de Charlas Técnicas de AWS.
Y hablamos de todas los procesos que le tenemos que hacer a nuestros datos para poder usarlos en modelos de machine learning. Hablamos de herramientas de open source y de AWS.
00:00 - Introducción y recap del episodio anterior
02:14 - Ciencia de datos para machine learning
07:05 - Como sabemos cuantos datos y su calidad?
09:15 - Herramientas para data wrangling Open source
13:30 - Herramientas para data wrangling de AWS
20:27 - Transformaciones sobre binarios 24/24
25:10 - Transformaciones para ML
35:10 - Sagemaker Data Wrangler
39:05 - Etiquetar la información
48:58 - Features store
54:53 - Datos justos y sin sesgo
01:01:35 - En el proximo episodio
🔗 Links mencionados en este episodio:
- Encontrá a Javier Ramirez en las redes: https://twitter.com/supercoco9
- Link a Innovate - https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/machine-learning/
- Episodio anterior donde hablamos de Machine learning: https://youtu.be/ej21aS52Nak
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