*(curso en inglés, traducido simultáneamente al español)

Esta Master Class cubrirá los fundamentos del machine learning. Se presentarán el tipo de preguntas que se puede responder usando el machine learning y cómo abordarlas con scikit-learn, cómo cargar datos e introducirlos en scikit-learn, cómo seleccionar y validar modelos, cómo ensamblar pipelines de machine learning con scikit-learn y cómo desarrollar intuiciones sobre modelos estadísticos específicos, como modelos lineales y conjuntos de árboles de decisión.

Gaël Varoquaux es un director de investigación titular en Inria. Su investigación se centra en herramientas de aprendizaje estadístico para la ciencia de los datos y la inferencia científica.

Desde 2008, ha estado explorando enfoques de datos intensivos para comprender la función cerebral y la salud mental. En términos más generales, desarrolla herramientas para facilitar el machine learning, con modelos estadísticos adecuados para la vida real, datos sin curar y software para la ciencia de datos.

Es co-fundador de scikit-learn, una de las principales bibliotecas para machine learning, y ha ayudado a construir varias herramientas centrales para el análisis de datos en Python. Varoquaux ha aportado métodos clave para el aprendizaje sobre datos espaciales, factorizaciones de matrices y modelación de matrices de covarianza. Tiene un doctorado en física cuántica y es graduado de la Ecole Normale Supérieure de París.