Pau Sempere

Information & Communications Technology

Big Data Data Science & AI Machine Leaning Microsoft Data Platform Databricks Microsoft Power BI python

Elche, Valencia, Spain

Pau Sempere

CTO @ EyePerformance | MVP AI

CTO en EyePerformance Technology. Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Alicante (2005-2011). Microsoft AI MVP

Current sessions

El Precio Justo - Machine Learning pensando en costes

Desde un punto de vista académico los modelos de Machine Learning intentan, por lo general, minimizar los errores que cometen en sus predicciones. Como aproximación teórica es muy eficaz, pero además los modelos de ML que se usan en el mundo real deben de ser eficientes: queremos que tengan el mayor beneficio posible con el menor coste asociado. Para ello podemos usar diferentes técnicas: desde el ajuste de thresholds al uso de algoritmos con rangos de incertudimbre, pasando por el uso de métricas de error personalizadas que tengan en cuenta el coste asociado a un modelo. En esta sesión hablaremos de casos reales aprendidos: Machine Learning del mundo real.


Volando por Azure ML en piloto automático

El desarrollo de modelos efectivos de Machine Learning sigue democratizándose. Desde AI embebida en aplicaciones hasta en los Power BI Dataflows, pasando por el AI Builder, los profesionales del análisis de datos (e incluso los usuarios de negocio) tienen cada vez más opciones para construir sus modelos y tener funcionalidades predictivas sin necesidad de doctorados en Estadística o complejísimos sistemas de software. La confluencia perfecta entre flexibilidad para desarrolladores y capacidades automáticas de ML viene de la mano de Azure AutoML, que permite entrenar cientos de modelos en cuestión de minutos con muy pocas líneas de código en un amplio rango de problemas de negocio: clasificación de riesgos, forecasting de inventarios, predicción de beneficios...

En ésta sesión haremos un recorrido por las diferentes opciones que nos ofrece Azure y su SDK de Python para la creación y publicación de modelos de ML de manera automatizada.


Recomendando productos con inteligencia...artificial?

Acercar el producto perfecto al cliente idóneo es el sueño de toda empresa. Los recomendadores de productos basados en inteligencia artificial convierten este sueño en una realidad.
Desgranaremos el algoritmo de recomendaciones de YouTube y veremos las técnicas más vanguardistas para crear nuestro recomendador de productos con Deep Learning.


Los fontaneros del Machine Learning

Las librerías de Machine Learning facilitan la vida enormemente a la hora de entrenar modelos que nos ayuden en nuestros procesos de negocio. Sin embargo, la gran parte del tiempo empleado en los proyectos de ML lo pasamos limpiando, modelando y procesando dato antes de siquiera entrenar ningún modelo. En esta sesión veremos algunas técnicas de modelado de datos y de construcción de pipelines en Python que pueden ayudarnos a robustecer y mejorar los resultados de nuestros modelos de ML.


Power BI y los influencers: la extraña pareja

Con conjuntos de datos cada vez más complejos, el análisis manual para detectar relaciones y causas se vuelve casi inmanejable. Modelos complejísimos, métricas indescifrables y complicadísimas de depurar... Por suerte, con el auge del data science cada vez tenemos técnicas y herramientas más completas y fáciles de usar para desenmarañar conjuntos de datos complejos y entender el impacto y las relaciones entre variables. En esta sesión analizaremos las opciones que tenemos en Power BI para alcanzar estos objetivos más allá de métricas ad-hoc, desde el análisis automático con Quick Insights hasta la creación de modelos de Machine Learning en tiempo real.


Discovering Azure ML

Azure ML Workspaces and its resources have expanded enormously the opportunities that ML practitioners and Data Scientist have to obtain data, train models, publish them and so much more. Join me in this session to discover the basics of Azure ML and how to use its resources to expand your ML toolbox.


Dos mundos, un contenedor

Lidiar con los entornos de desarrollo y producción en proyectos de ML (y los que no son de ML) se puede convertir en una auténtica pesadilla si no se tienen las herramientas y las técnicas adecuadas. Desde la gestión de dependencias hasta la flexibilización y automatización del proceso de despliegue, pasando por la reutilización de librerías personalizadas son solo algunos de las problemáticas más comunes a las que nos enfrentamos. Acompáñanos en esta sesión y descubre por qué Docker es la plataforma idónea para unir entornos y desplegar nuestros proyectos de ML en Azure.


Show me the model! Interpretando modelos ML con Power BI

Entender las razones por las que los modelos de ML toman las decisiones ya es un factor clave en los proyectos de analitica predictiva. Combinando Power BI y técnicas de interpretabilidad de ML crearemos paneles que ayuden a nuestros usuarios a entender el modelo desde su comportamiento global al máximo detalle posible desde cualquier sitio del mundo gracias a la nube. Acompáñanos en ésta sesión y descubre el poder del BI en Azure como aliado del Machine Learning.


Churn Norris - ML para mantener a tus clientes

Tus clientes son tus amigos, y a los amigos hay que tenerlos siempre cerca. Para evitar que se vayan de tu lado y seguir construyendo una preciosa amistad, ven a esta sesión en la que revisaremos el concepto de "churn" o abandono de clientes, qué lo define y cómo podemos atacar el problema usando técnicas de Machine Learning con Python y scikit-learn.


Mejorando el rendimiento de un servidor con Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial está ya es parte fundamental de muchos procesos, desde mantenimiento de máquinas hasta análisis financieros. La optimización de servidores para solventar problemas de rendimiento y aumentar la productividad de las aplicaciones. En SolidQ aprovechamos la IA en varios aspectos, en esta sesión veremos un caso real sobre cómo aplicamos procesos de IA para analizar, diagnosticar y corregir problemas en servidores de clientes de la manera más automatizada y eficiente posible.


Past and future events

Cloud Lunch and Learn Marathon 2021

13 May - 14 May 2021

Global Azure 2021 - Spain

14 Apr - 16 Apr 2021

Global Power Platform Bootcamp Alicante 2021

18 Feb - 19 Feb 2021

Virtual Azure Community Day

3 Dec 2020

Virtual NetCoreConf 2020

3 Apr 2020

Global AI Bootcamp 2019

12 Dec 2019
Madrid, Spain