Introducción a Machine Learning en el PyDay’2016 Vigo

El fin de semana pasado tuve la ocasión de presentar una charla de introducción a Machine Learning en Python durante la jornada PyDay que se celebró en Vigo. La organizada por Python Vigo fue una de las muchas que tuvieron lugar en toda España a lo largo de la semana. Mi charla puede verse aquí. Creo que fue excesivamente ambiciosa por mi parte en cuanto a la cantidad de contenidos,y probablemente la exposición es mejorable, pero aprendí mucho preparándola y pude compartir ideas sobre ML con algunos de los asistentes tras la charla. Sólo por eso mereció la pena el esfuerzo.

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Enlaces semana 2016 #39

  • Data Science Trello: Un trello con recursos sobre data science.
  • Essential .NET C# VB.NET and Web Tools and Frameworks: Otra lista más de herramientas y otras cosas para programadores .Net, al estilo Hanselman
  • Programming Sucks: procaz visión de la programación. Me encanta su lirismo: “Este fichero es “código de dios”. Tiene nombres consistentes y razonables para las funciones y variables. Es conciso. No hace nada que parezca obviamente estúpido. No ha tenido que vivir nunca en el mundo real, o responder a un equipo de ventas. Hace exactamente una cosa mundana y específica, y la hace bien. Fue escrito por una sola persona, y nunca lo tocó otra. Leerlo es como poesía escrita por alguien de más de treinta años.”
  • Visualizaciones de datos con Python: Una muestra a vista de pájaro sobre las opciones de visualización con librerías python.
  • Oh, shit, git!: Git documentation has this chicken and egg problem where you can’t search for how to get yourself out of a mess, unless you already know the name of the thing you need to know about in order to fix your problem.
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Enlaces semana 2016 #36

  • Blog La increíble historia de Firefox y el certificado raíz de la FNMT
  • Machine Learning for Developers by Mike de Waard: Muy buena introducción a ML. Los ejemplo prácticos están en Scala. The first section ‘The global idea of machine learning’ contains all important concepts and notions you need to know about to get started with the practical examples that are described in the section ‘Practical Examples’. The section practical examples is inspired by the examples from the book Machine Learning for Hackers. Additionally the book Machine Learning in Action was used for validation purposes. The second section Practical examples contains examples for various machine learning (ML) applications, with Smile as ML library.
  • Scikit-learn Tutorial by Jake VanderPlas: por ahora, uno de los mejores tutoriales que he encontrado sobre el tema.
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Enlaces semana 2016 #34

  • How to override the Firefox Add-on Signing requirement: La última versión de Firefox impide los addon no firmados. Estos incluye el antiguo addon de Readitlater, mucho mas cómodo que su integración moderna con Firefox. Por suerte, aún se puede saltar la restricción.
  • The Cuban CDN: El curioso mecanismo cubano para distribuir información y contenidos. Internet sin internet
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Enlaces semana 2016 #33

  • Machine Learning meets ketosis how to effectively lose weight: Early in the process I figured I could use machine learning to identify the factors that made me gain or lose weight. I used a simple method: every morning I would weigh myself, and record both the new weights and whatever I did in the past ~24 hours, not just the food I ate, but also whether I exercised, slept too little or too much, etc. .
  • Document Classification with scikit-learn : Document classification is a fundamental machine learning task. It is used for all kinds of applications, like filtering spam, routing support request to the right support rep, language detection, genre classification, sentiment analysis, and many more. To demonstrate text classification with scikit-learn, we’re going to build a simple spam filter. While the filters in production for services like Gmail are vastly more sophisticated, the model we’ll have by the end of this tutorial is effective, and surprisingly accurate. .
  • PEP 526 — Syntax for Variable and Attribute Annotations Python.org: a python siguen intentando agregar funcionalidad de tipado. La falta de tipado estático  sea una gran virtud, pero a la vez su mayor defecto.
  • progressbar 2.3 Python Package Index: Grandes librerías de ayer y hoy para python. Esta es una de tantas barras de progreso para consola.
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Enlaces semana 2016 #32

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Enlaces semana 2016 #30

Una vez reemplazada las fallecida raspberry, y restaurado el sistema de recogida de links y sincronización, la actualización de la instalación de ownCloud que permite conectarse a Dropbox con la nueva API, etc. puedo volver a poner los enlaces que voy localizando.

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