Introducción a Azure Machine Learning by Pablo Doval
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Este documento presenta el programa de un evento sobre hospitales inteligentes y sanidad digital. El evento incluye presentaciones sobre almacenamiento y comparación de imágenes médicas en la nube, inteligencia artificial aplicada a la sanidad, visión artificial, Power BI y machine learning, asistentes virtuales y realidad virtual/aumentada en hospitales.
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- 1. 21.06.2017 Hospitales Inteligentes: Descubriendo la Sanidad Digital Pablo Álvarez Doval Introducción a ML Data Team Lead
- 2. 2 10:00 Keynote ¿Cuál es el futuro de la sanidad digital? 10:15 Almacena y comparte imágenes médicas con Azure 10:30 Beneficios de la Inteligencia artificial aplicada a la sanidad/ Cognitive Services 11:00 Visión artificial/ Cognitive Services 11:45 Break / Networking 12:15 PowerBI + Machine Learning 13:00 Asistentes virtuales/ Bots 13:15 Realidad Virtual y Aumentada en los hospitales 13:30 Experimenta las diferentes realidades con Hololens y Oculus Hospitales Inteligentes: Descubriendo la Sanidad Digital
- 3. I work with code and data, but don't tell my mom; she thinks I'm a piano player in a whorehouse. Data Pontifex @ Plain Concepts. Pablo Doval @plainconcepts 3 @PabloDoval DATA TEAM LEAD
- 4. ¿PARA QUE NOS SIRVE ESTO?
- 5. 5 DASHBOARD
- 6. GRIPE 2009
- 9. 9 • HDInsight • SQL Server VM • SQL DB • Blobs & tables • Local Files Publicar la API en minutos Dispositivos Aplicaciones Dashboards Datos Microsoft Azure Machine Learning API Storage space Web Microsoft Azure portal Workspace ML Studio Problema de Negocio Valor de NegocioModelado Despliegue • Desktop files • Excel spreadsheet • Other data files on PC Cloud Local A VISTA DE PÁJARO
- 10. ALGUNAS CLASES DE PROBLEMAS Clasificación • Asignar una categoria • Ej: Restaurante (Chino | Indio | Italiano | Japo) Regresión • Predicción de un valor real para cada elemento • Ej: valor de una compra, una temperatura, etc. Ranking • Ordenar los elementos de acuerdo a un criterio • Ej: resultados de una busqueda en la web Clustering • Particionado de los elementos en grupos heterogeneos. • Ej: clustering automático de posts por tematica Reducción de Dimensionalidad • Transformación de una representación inicial en una representación de menor dimensionalidad • Ej: preprocesado de imagines, reconocimiento de voz, etc.
- 11. Servicios Financieros • Modelado de Riesgos • Análisis de Amenazas y Detección de Fraude Media y Entretenimiento • Publicidad Dirigida • Motores de Recomendación Comercio • Análisis de Sentimiento Telecomuncaciones • Análisis de CDRs Gobierno • Monitorización Medioambiental • Congestión y Re-routing de trafico Ingeniería • Mantenimiento Predictivo ESCENARIOS COMUNES
- 12. Regresión • Estimación del número de emergencias • Predicción de necesidad de Logística (camas, etc…) • Ayuda al control de stock de medicamentos Clasificación • Ayuda al diagnóstico (benigno/maligno, etc…) • Detección de Fraude • Organización de Campañas de Medicina Preventiva Deep Learning • Análisis de Imagen • Genómica ESCENARIOS COMUNES EN SANIDAD
- 13. Demo: Predicción de Diabetes
- 15. www.plainconcepts.com MADRID Paseo de la Castellana 163, 10º 28046 Madrid. España T. (+34) 91 5346 836 BILBAO Calle Ledesma 10-bis 3º 48001 Bilbao. España T. (+34) 94 6073 371 BARCELONA Carrer Compte d’Urgell 240 4º 1A 08036 Barcelona. España T. (+34) 93 7978 566 SEVILLA Avenida de la innovación s/n Edificio Renta Sevilla, 3º A 41020 Sevilla. España DUBAI Dubai Internet City. Building 1 73030 Dubai. EAU T. (+971) 4 551 6653 LONDON Impact Hub Kings Cross 24B York Way, N1 9AB London. UK SEATTLE 1511, Third Ave Seattle WA 98101. USA T. (+1) 206 708 1285