Encuentro de Ciencia de Datos en Edimburgo - Septiembre

El encuentro comunitario de Edimburgo para personas que trabajan en - o simplemente están interesadas en - Ciencia de Datos. Somos un grupo amigable de profesionales, académicos, estudiantes y otros que disfrutan reunirse con bebidas y pizza y escuchar charlas perspicaces. Ahora puedes confirmar tu asistencia aquí o a través de meetup.com. Estamos muy agradecidos a CodeBase por acogernos en su ubicación en Castle Terrace a partir de las 5pm del jueves 2 de abril. Este evento es amablemente patrocinado por Redis y Trustpilot. Samuel Agbede, Defensor del Desarrollador de Redis, estará presente, así que si te perdiste su charla en junio, podrás conocerlo para aprender sobre la construcción de aplicaciones de IA con datos en tiempo real, incluyendo RAG, búsqueda vectorial y almacenamiento en caché semántico. Aprende más sobre Redis. Tenemos dos grandes charlas programadas: Gábor Gulyás hablará sobre el Aumento Gradual para Distribuciones de Probabilidad y Cómo fixes cada vez más complicados llevaron a un simple truco de CDF. Los modelos de predicción puntual devuelven una única “mejor suposición”, pero en muchos problemas reales la respuesta promedio puede ser profundamente engañosa, por ejemplo, cuando un cliente bancario es probable que reembolse casi todo o deje casi el saldo completo expuesto. Esta charla es una historia práctica sobre un aprendizaje automático probabilístico a través de la puntuación de candidatos, objetivos Gaussianos suaves, bins y funciones de pérdida, hasta que un simple cambio de perspectiva hace que el problema sea mucho más fácil: aprender la CDF condicional con etiquetas de umbral exactas. Nick Lade presentará Construyendo un ARC hacia la AGI: ¿Hasta dónde hemos llegado realmente? "AGI es un sistema que puede igualar la eficiencia de aprendizaje de los humanos". Esa es la definición que el Premio ARC utiliza para enmarcar su punto de referencia: no lo que un sistema ya puede hacer, sino cuántos ejemplos necesita para aprender algo nuevo. El resultado: una selección de acertijos triviales para un humano, pero aún difíciles para sistemas de IA que lideran las clasificaciones en casi todos los demás puntos de referencia. Esta charla cubre el desafío en sí, cómo los laboratorios de vanguardia están —y no están— enfrentándolo de manera directa, y la innovación que proviene de la comunidad más amplia con recursos más restringidos (el orador siendo uno de esos miembros). ¿Quién sabe? Tal vez esta charla incluso te inspire a contribuir también a la AGI, posiblemente reclamando tu parte del Premio ARC de $2M. Horario: 5pm - 6.10pm - Networking con pizza y bebidas. 6.10pm - 7.30pm - Charlas con preguntas y respuestas. 7.30pm en adelante - Continuación del networking, moviéndonos a un bar local. Mensaje de nuestro patrocinador Redis: Conoce Redis en el Encuentro de Ciencia de Datos y IA de Edimburgo. Redis se complace en apoyar el Encuentro de Ciencia de Datos y IA de Edimburgo el 17 de septiembre. Conoce al Defensor del Desarrollador, Samuel Agbede, de Redis y aprende más sobre la construcción de aplicaciones de IA con datos en tiempo real. Si trabajas con RAG, búsqueda vectorial, almacenamiento en caché semántico o desarrollo de aplicaciones de IA, ven y habla con Samuel en el evento. Accede a recursos prácticos de Redis AI o solicita una conversación técnica utilizando el enlace a continuación. → Aprende más sobre Redis. Biografías de los oradores: Gábor Gulyás aporta más de 20 años de experiencia en riesgo y pronóstico, aplicando el pensamiento matemático a problemas complejos en una variedad de industrias, con un enfoque particular en la banca. Matemático de corazón, mantiene un blog que explora lo que hay más allá de los números, utilizando datos como punto de partida para una comprensión más profunda en lugar de un fin en sí mismo. El viaje de IA de Nick Lade comenzó al ser bueno en matemáticas en la escuela. Eso lo llevó a un BSc en Estadística Aplicada y un MSc en Matemáticas, y luego a una carrera que abarca roles de Estadístico, Científico de Datos Senior y Ingeniero Principal de IA. La interacción entre humanos e IA ha sido un tema recurrente a lo largo de su carrera: optimizando el valor que crean juntos, no lo que hace la IA sola. Además de la demostración del Premio ARC, está construyendo herramientas de IA de código abierto para exhibir lo que es posible completamente en un navegador: local, contenido, sin nada corriendo en otro lugar. Siempre abierto a escuchar sobre problemas interesantes en este espacio. GitHub: https://github.com/nlade-core CodeBase es un lugar accesible, si tienes alguna pregunta sobre accesibilidad, por favor, contáctanos o contacta directamente a CodeBase.