Cómo usar el Machine Learning para cambiar el mundo

El 29 y 30 de junio de 2018 la empresa Terminus7, dedicada al desarrollo de Inteligencia Artificial, celebró en Madrid el Hackathon AI for Good.
Los retos que pusieron a los participantes tenían que ver con la resolución de problemáticas relacionadas con la salud: el cáncer de mama y la diabetes.
Aunque a veces hay muchos prejuicios contra el Machine Learning la verdad es que se pueden hacer importantes cosas para ayudar a la humanidad.

Pablo Langa, que ya apareció por el blog como caso de éxito del Bootcamp Big Data & Machine Learning fue uno de los participantes junto con Carolina Calvo y obtuvieron un merecido tercer puesto, ¡enhorabuena!

Al habla Pablo Langa

En el hackathon nos reunimos un grupo de desarrolladores, nos repartimos por equipos y competimos por resolver un reto. En este caso el problema que debíamos resolver era relacionado con el sector de la salud, la organización nos proporcionaba un conjunto de datos médicos de pacientes y debíamos generar un algoritmo que predijera si los pacientes podían padecer diabetes o no. Teníamos el sábado desde la 9 de la mañana hasta las 8 de la tarde para generar nuestro algoritmo basado en machine learning que resolviera el problema, y debíamos realizar unas predicciones sobre unos datos de validación que nos proporcionaban. Según el número de aciertos en esta predicción se generaba el ranking de la competición.

Durante toda la mañana estuvimos analizando y estudiando los datos, para entender sus significado y qué posibles valores podríamos encontrarnos. Posteriormente construimos la parte del algoritmo que limpiaba y estandarizaba los datos para posteriormente entrenar los algoritmos de machine learning.

Empezamos a seleccionar el algoritmo de machine learning que mejor creíamos que se podía comportar. Seleccionamos varios, y comenzó el proceso de entrenamiento y tunning de los algoritmos, en busca del que mejor podía resolver nuestro problema. Finalmente comprobamos que los algoritmos más simples eran los que mejor resultado nos daban, sobre todo porque requerían menor tiempo de computación y podíamos afinarlos mejor en el tiempo limitado del hackathon.

Desarrollamos nuestra solución en Python, utilizando principalmente scikit-learn como framework open source de machine learning que contiene las implementaciones de los principales algoritmos. El hardware lo proporcionaba IBM, que montó un cluster de máquinas con GPUs para que trabajáramos en el evento.

El ambiente estuvo muy chulo, había muchos estudiantes y apasionados del mundo de machine learning, fue muy interesante compartir experiencias con otros apasionados de este mundo.

Tercer puesto

La verdad es que fue una gran sorpresa, tanto mi compañera como yo, nunca habíamos participado en un evento de este tipo relacionado con la analítica y el machine learning, además tampoco trabajamos en ello de momento, nuestros conocimientos son básicamente los obtenidos en el Bootcamp y en las investigaciones que hemos realizado por nuestra cuenta.

Antes de la formación de KeepCoding no tenía experiencia en el desarrollo de este tipo de algoritmos. Lo que más me gustó de este tercer puesto, es comprobar que con la formación del Bootcamp Big Data & Machine Learning salimos preparados para solucionar de una manera satisfactoria los problemas que se nos puedan presentar en nuestra vida laboral en este ámbito. No solo salimos sabiendo la teoría, si no que somos capaces de resolver problemas reales. ¡Todo el trabajo a lo largo del Bootcamp ha merecido la pena!!

En definitiva, fue una gran experiencia poder pasar el día rodeados de apasionados del machine learning, todos concentrados en la resolución de un problema, había un gran ambiente, es una gran experiencia que recomiendo a todos los desarrolladores.

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