Python Machine Learning

Papel Python Machine Learning

Python Machine Learning

Debido a su aparición en noticias y redes sociales, probablemente eres consciente de que el machine learning o aprendizaje automático se ha convertido en una de las tecnologías más apasionantes de nuestros tiempos. Grandes compañías, como Google, Facebook, Apple, Amazon e IBM, han invertido fuertemente en aplicaciones e investigación de aprendizaje automático por buenas razones. Si bien puede parecer que el aprendizaje automático se ha convertido en la palabra de moda de nuestros tiempos, la verdad es que no se trata de una moda pasajera. Este apasionante campo abre la puerta a nuevas posibilidades y se ha convertido en indispensable en nuestra vida diaria. Y esto se evidencia cuando hablamos con el asistente de voz en nuestros teléfonos inteligentes, recomendamos el producto adecuado a nuestros clientes, evitamos fraudes con las tarjetas de crédito, fi ltramos el correo no deseado para que no entre en nuestra bandeja de entrada o detectamos y diagnosticamos enfermedades. Y la lista no acaba aquí.

Vahid Mirjalili VER TODOS

Obtuvo su doctorado en ingeniería mecánica trabajando en métodos innovadores para simulaciones computacionales a gran escala de estructuras moleculares. Actualmente, centra su trabajo de investigación en aplicaciones de aprendizaje automático en distintos proyectos de visión por ordenador en el departamento de ciencia computacional e ingeniería de la Michigan State University.

Vahid eligió Python como su lenguaje de programación número uno, y durante su carrera de investigación y académica ha adquirido una gran experiencia en la codifi cación en Python. Aprendió a programar con Python en las clases de ingeniería en la Michigan State University, que le dieron la oportunidad de ayudar a otros estudiantes a entender distintas estructuras de datos y a desarrollar eficazmente código en Python.

Si bien gran parte de los intereses de investigación de Vahid se centran en las aplicaciones de aprendizaje profundo y de visión por ordenador, siente interés especialmente por equilibrar técnicas de aprendizaje profundo para ampliar la privacidad en datos biométricos, como las imágenes del rostro para
que la información no se revele más de lo que los usuarios intentan revelar. Además, también colabora con un equipo de ingenieros que trabajan en coches autónomos, donde él diseña modelos de redes neuronales para la fusión de imágenes multiespectrales para la detección de peatones.

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