Nota: Por alguna razón que desconozco la hora se está publicando mal para algunas personas. El horario es de de 10:30 am a 12:30 am.

¿Nuevo en Machine Learning pero no sabes por dónde empezar? ¡Únete a nosotros al Study Jam sobre Aprendizaje Automático (Machine Learning).

Para este meetup vamos a repasar conceptos básicos mientras continuamos con las recetas cortas usando scikit learn y le iremos agregando complejidad poco a poco mientras vamos incorporando Tensor Flow.

Empezaremos implementando un sencillo machine learning pipeline de 12 lineas importando un classifier de scikit-learn y experimentando usando diferentes classifiers.

Luego lo reemplazaremos por un classifier escrito por nosotros, implementando el classifier nearest neighbor en unas 24 lineas adicionales de código.

Si nos da tiempo, y lo mas probable es que así sea, podremos empezar a entrenar un Image Classifier con TensorFlow for Poets, utilizando Tensor Flow Learn. Utilizaremos una rama de Machine Learning llamada Deep Learning con su respectivo classifier Neural Network, para detectar features automáticamente a partir de los pixes de las imágenes.

El código lo escribiremos usando https://colab.research.google.com que corre en la nube y en tu explorador, así que no se necesita que se instale nada. Sin embargo les recuerdo que hay otras opciones dependiendo del grado en que see deseen desenvolver, algunas de ellas listadas en nuestro github: https://github.com/gdg-girona/home#development-tools.

** ¡Trae tu portátil! **

Agenda:
10:30am: event start
12:30PM: event end

Nota: La reunión se llevará a cabo en Español, si alguien habla sólo inglés también le podrá sacar provecho ya que yo hablo inglés y los videos que utilizaremos están en inglés.

************************ English Version ***************

New to Machine Learning but do not know where to start? Join us in the Study Jam on Machine Learning.

For this meetup, we are going to review basic concepts while we continue with the short recipes using sci-kit learn and we will add complexity little by little while we are incorporating Tensor Flow.

We will start by implementing a simple machine learning pipeline of 12 lines importing a classifier of sci-kit-learn and experimenting using different classifiers.

Then we will replace it with a classifier written by us, implementing the classifier nearest neighbor in about 24 additional lines of code.

If you give us time, and most likely it is, we can start to train an Image Classifier with TensorFlow for Poets, using Tensor Flow Learn. We will use a branch of Machine Learning called Deep Learning with its respective classifier Neural Network, to detect features automatically from the pixes of the images.

We will write the code using https://colab.research.google.com that runs in the cloud and in your browser, so nothing needs to be installed. However, I remind you that there are other options depending on the degree to which you wish to develop, some of them listed in our Github page: https://github.com/gdg-girona/home#development-tools.

**Bring your laptop!**

Agenda:
10:30am: event start
12:30PM: event end

Note: The meeting will be held in Spanish, if someone speaks only English they can also take advantage of it because I speak English and the videos we use are in English.