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Exploración e innovación

Title
Explicabilidad algorítmica: ¿cómo la aplicamos en BBVA AI Factory?
21/09/2023
El enigma de la casa Lancaster: un ejercicio práctico con Mercury-Reels
07/09/2023
Estrategias para abordar problemas de clasificación: nuestro primer Quick Study
07/06/2023
Cuatro iniciativas que impulsan la innovación en AI Factory
14/09/2022
Qué es el Programa X y por qué hemos recibido un premio por esta iniciativa
01/08/2022
Cómo etiquetar datos de forma más rápida utilizando Active Learning
10/11/2021
¿Cómo ayuda el Procesamiento de Lenguaje a los gestores de BBVA?
05/08/2020
Explicando a humanos la fiabilidad de los algoritmos
24/05/2019
Acelerar el flujo de trabajo en Ciencia de Datos
10/10/2018
Cómo las iniciativas basadas en datos pueden salvar vidas infantiles
27/07/2018
Destilando Visiones Comunes: el Diseño de Ficciones, Medio de Diálogo entre Negocio, Ciencia de Datos y Diseño
29/06/2018
Una Historia de Fútbol Internacional: Cómo Analizar un Juego Colectivo; Individualmente
11/05/2018
Eurovisión 2018. Una Excusa más para Demostrar el Valor de los Datos
26/04/2018
Ningún Problema Demasiado Grande; Ninguna Solución Demasiado (Computacionalmente) Pequeña
13/03/2018
Cómo los Gatitos Ayudaron a BBVA a Detectar el Fraude con Tarjetas de Crédito
25/09/2017
Una Nueva Interpretación Urbana a través del Análisis de la Actividad Comercial (Parte 2)
25/09/2017
Una Nueva Interpretación Urbana a través del Análisis de la Actividad Comercial (Parte 1)
20/12/2016
Measuring People’s Economic Resilience to Natural Disasters
08/12/2016
Experience Design in the Machine Learning Era