🎉 ¡Celebra el Open Source Software Month con nosotros en este evento de Build with AI! 🤖✨

¿Te interesa el Machine Learning y quieres aprender a construir modelos predictivos con tecnologías de código abierto? ¿Te gusta la bioinformática y quieres dar un paso más? Entonces este workshop es para ti.

En esta sesión online, liderada por Cristina Correa, estudiante del último año de Computing Systems Engineering en la Universidad de Sunderland🎓, exploraremos el poder de R y RStudio para aplicar modelos de aprendizaje automático en el análisis de datos médicos.

🔎 ¿De qué trata la charla?

Este workshop será una oportunidad única para conocer tres algoritmos clave de Machine Learning y su aplicación en la predicción del cáncer de mama. Desde la preparación de la base de datos hasta el entrenamiento y evaluación de los modelos, aprenderás a manejar cada paso del proceso.

Algunos de los temas que abordaremos incluyen:

• 📊 Preprocesamiento de datos
• 📈 Entrenamiento de modelos
• 🧐 Evaluación con métricas clave: Matriz de confusión, Precisión, Sensibilidad, Especificidad
• 📉 Interpretación de curvas ROC y AUC

✨ Modelos que exploraremos:

• Regresión Logística usando Modelos Lineales Generalizados (GLMs) con regularización LASSO (L1)
• Máquinas de Vectores de Soporte (SVMs) con kernel radial (RBF)
• Redes Neuronales Artificiales (ANNs) con una capa oculta

Además, tendrás la oportunidad de comparar el código de R con el de Python utilizando TensorFlow, una de las bibliotecas más poderosas para Deep Learning. ¡Aprende cómo las dos plataformas pueden integrarse en proyectos de Machine Learning y elige la que mejor se adapte a tus necesidades!

🫵 ¿Por qué no te lo puedes perder?

Si buscas desarrollar habilidades en Machine Learning con herramientas open source, este evento te ayudará a dar el siguiente paso. Además, trabajarás con datos reales en un contexto médico, lo que te permitirá comprender el impacto de estos algoritmos en el mundo real.

📅 Reserva la fecha y acompáñanos!

🖥️ Modalidad: Online vía Google Meet: https://meet.google.com/bgv-yxjd-mxu

📂 Recursos extra

En este repositorio de GitHub podrás acceder al código, las slides y muchos otros recursos.