Agradecimiento – Taller Azure Machine Learning

Hola a todos!

Lo primero, tanto si habéis asistido a nuestro taller de Azure Machine Learning como si os lo perdisteis, muchas gracias por haber respaldado de una manera o otra esta iniciativa. Vuestro apoyo es muy importante para seguir adelante con las actividades y esperamos que hayáis pasado un rato entretenido y sobretodo, que hayais conocido parte de las herramientas que Microsoft Azure ofrece.

Para los que os perdísteis el taller o los que que queréis subir vuestros resultados a Kaggle, os dejamos aquí el enlace de la presentación.

Pronto subiremos fotos del taller y os esperamos pronto en nuestro próximo taller. Permaneced conectados 😉

Un saludo a todos

Fran Lozano (@franxi93)

Taller “Predice en la nube con Azure Machine Learning”

Hola tecnlógic@s!

El próximo día 27 de Abril tenéis una cita con TechClub UCM en el Aula 3 de la Facultad de Informática de la UCM a las 19:00. Se tratará de la realización de un taller orientado a gente que no tiene porque haber tenido contacto previo con Machine Learning o Microsoft Azure y en el que trataremos de abordar uno de los problemas más famosos del portal Kaggle: El hundimiento del Titánic.

Por medio de Azure Machine Learning y las herramientas que nos proporciona, intentaremos predecir que pasajeros tuvieron la suerte de sobrevivir a esta catástrofe y cuales de ellos…bueno, no tuvieron tanta suerte. Será un taller ameno, en el que aprenderemos los conceptos básicos de Machine Learning aplicado a un ejémplo práctico y descubriremos las ventajas que la nube de Microsoft nos ofrece.

Los prerrequisitos que necesitais para poder seguir el taller son muy simples:

  • Ordenador portátil (Podeis alquilar uno en los laboratorios de la FDI con vuestro carnet de estudiante de la UCM).
  • Tener dado de alta vuestra subscripción Dreamspark, disponible para todos los alumnos de la UCM. Si no tienes acceso a ella, Azure proporciona 30 días de pruebas para que puedas probar sus herramientas. Si no sabes como activar tu cuenta Dreamspark, puedes mirar el último post que publicamos, en el que explicamos como podéis hacerlo.
  • Una cuenta en Kaggle para poder bajar el dataset y posteriormente si queréis subir vuestros resultados a esta plataforma. Igualmente, no es un requisito obligatorio ya que se proporcionará un enlace alternativo desde que os podréis descargar el dataset.

Podéis apuntaros al taller a través de Eventbrite.

Contamos con todos vosotros para este taller. No nos faltéis 😉

Fran Lozano (@franxi93)

PosterAzureML

Guía de DreamSpark UCM (actualizada)

¡Hola!

Debido al reciente cambio de web de DreamSpark de la Universidad Complutense y a que su uso será necesario para las próximas charlas, hemos decidido crear una nueva guía paso a paso de como acceder al contenido gratuito que disponemos en esta web.

Para mas información sobre DreamSpark, puedes acceder a nuestro anterior post ¿Qué es DreamSpark?, aunque el método de acceso está obsoleto

Método 1 (más rápido):

Accede directamente a la nueva web de DreamSpark de la UCM e inicia sesión con tu cuenta de la UCM.

Método 2 (menos susceptible a cambios):

  1. Accede a la web de DreamSpark para estudiantes
  2. Selecciona la pestaña “Más software a través de tu escuela
  3. Busca y selecciona “Universidad Complutense – Servicios Informáticos – DreamSpark Premium“.
    • Nota: no te confundas con “Universidad Complutense – Informática – DreamSpark premium“, ya que en esta página (la antigua) tu elegibilidad aparecerá como vencida:Microsoft_DreamSpark_Estudiantes
  4. Selecciona “visitar la tienda web“, e inicia sesión con tu cuenta de la UCM.

 

José Miguel Tajuelo (@JMTG888)

TechClub UCM

Windows IoT Rover Robot (Ep II: Montaje)

Hola de nuevo!

Tras el unboxing de la semana pasada, procedimos con mucha ilusion al montaje de nuestro robot. Seleccionamos un par de herramientas para la ocasión y nos dispusimos a seguir las instrucciones que daban en la siguiente página: Rover -Hackster.io

Mientras seguiamos los pasos ,nos ibamos  encontramos con algunas dificultades, principalmente la falta de algunos componentes con los que no habíamos contado antes del inicio del montaje tales como una segunda fuente de alimentación para la Raspberry o la disposición de distintos tipos de resistencias (Solo disponiamos de 2,2 ohm).

Finalmente logramos completar el montaje a falta de hacer unas modificaciones cuando dispongamos de los nuevos componentes. Publicaremos una tercera y última entrega en la que procederemos a explicar los pasos finales de instalación de Windows IoT y de la carga del código y probaremos si nuestro robot finalmente funciona.

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A continuación os dejamos un enlace al video explicativo con los pasos que seguimos para el montaje. Esperamos que os guste

Video Channel 9

Fran Lozano (@franxi93)

TechClub UCM