DataLab Ene 2018 - Tensor models and other dreams.
Channel: DataLab Community
Date: 2018-01-27

En Datalab seguimos trabajando para llevar a nuestros seguidores la información más relevante y actual en cuanto a ciencia de datos se refiere, es por eso que nuestra primer reunión del año esta lista y queremos que nos acompañes.

Abstract:
Dado el hecho de que los data sets científicos y comerciales están siendo producidos en cantidades masivas, existe la necesidad de obtener mejores maneras de manipular dichos datos usando la memoria disponible. Por ejemplo, la cantidad masiva de datos producidos por un multi sensor tecnológico ha hecho impráctico el uso de modelos de matrices planas para el análisis de los mismos, por ello la necesidad de usar mejores modelos de representación tales como Big Data Sets para el uso de modelos de tensores de alto orden. La representacion y analisis de los datos con el uso de tensores permite encontrar de una manera más eficiente los componentes latentes en los datos, en lugar de usar métodos basados en matrices. En otro ejemplo, el uso de tensores permite la compresión de redes profundas convolucionales con el objetivo de deployarlos en entornos móviles como celulares, donde aun con los nuevos procesadores AI, existe la necesidad de manejar limitaciones de memoria y energía. 

Es por eso, que en esta plática hablaremos sobre las maneras de aplicar modelos de tensores para soñar nuevas maneras de manejar data sets masivos en esta nueva era de la ciencia de datos.

Ponente: PhD. Andrés Mendéz Vázquez. 

Es profesor asociado de investigación en el Cinvestav Guadalajara a partir del 2015, y antes, fue profesor asistente en la misma institución del 2009 a 2015. Durante ese tiempo ha participado en varios proyectos con la industria y el mundo académico, desde algoritmos de balanceo de carga de sistemas LINT a la optimización de algoritmos de probabilidad para el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Obtuvo su PhD. en Computer Engineering en la Universidad de Florida, Gainesville, Florida en 2008. Recibió su grado de Maestria en Computer and Information Science and Engineering de la Universidad de Florida, Gainesville, Florida en 2002. Además, obtuvo su licenciatura en Matemáticas en la Universidad de Yucatán, Merida, Yucatán en 1999.

Puedes encontrarnos en redes sociales como @datalabmx
http://www.datalab.mx/
https://www.facebook.com/datalabmx/
https://twitter.com/DataLabMx