*Fran habla personalmente y no representando a ninguna empresa o institución de ninguna manera. Toda la información aquí descrita es nuestra interpretación y no necesariamente lo que Fran quiso decir.

@franalgaba es Líder de MLOps en Adidas e Instructor de MLOps en Big Data & Machine Learning Bootcamp en KeepCoding. Estudio ingeniería computacional en la Universidad Politécnica de Madrid y una especialización en Deep Learning de la Universidad de Stanford.

Fundó Giza (@gizatechxyz) una plataforma de inferencia de modelos de aprendizaje automático completamente en cadena en StarkNet. Fue participante del Hackathon de Starknet en Amsterdam donde construyó un transpilador de modelos ONNX a Cairo. Mezcla el ML con Blockchain. Una combinación poco usual. Es programador en Cairo y otros lenguajes de programación.

¿Qué ventaja tiene StarkNet sobre soluciones In Cloud?

-La mayor problemática es la puesta en producción de modelos y sus elevados costos. Desde StarkNet este proceso es inmediato y se pueden ahorrar costes.

-Con StarkNet se pueden democratizar modelos con alta escalabilidad.

-El ecosistema de StarkNet es diferente a las comunidades de otras rolas. Se enfoca en los desarrolladores.

¿Por qué el ML necesita el blockchain? 

-Para descentralizar el uso de la infraestructura de ML a escala global. 

-Cada persona será dueña de su propio modelo y la blockchain será su propia nube.

Recomendaciones para hispanohablantes: 

-Trabaja en lo que más te gusta. 

-Para el ML necesitas aprender matemáticas y álgebra para entender el funcionamiento de los algoritmos. 

-Conocimiento de lenguajes como Python.

Recomendaciones para transicionar del ML al blockchain. 

-Comienza en un ecosistema de escalado L2. Tendrás una mayor curva de aprendizaje. 

-Aprende conocimientos básicos de cómo funciona una blockchain. Utiliza la documentación de Ethereum.

-Para iniciar en StarkNet, aprende Cairo. Este lenguaje es similar a Python.