Un algoritmo que intenta imitar al cerebro humano, con capas de "neuronas" conectadas que se envían información entre sí.
Algoritmos de caja negra
Cuando el proceso de toma de decisiones o la salida de un algoritmo no puede ser fácilmente explicado por el ordenador o el investigador detrás de él.
Computer vision
El campo de la I.A. se ocupa de enseñar a las máquinas a interpretar el mundo visual, es decir, a ver.
Aprendizaje profundo (Deep Learning)
RNAs que tienen múltiples capas de neuronas conectadas. Esto hace que el proceso sea más profundo en comparación con las redes anteriores, más superficiales.
Embodied I.A.
Una forma elegante de decir "robots con capacidad de inteligencia artificial".
Few-shot learning
La mayoría de las veces, los sistemas de visión artificial necesitan ver cientos o miles (o incluso millones) de ejemplos para descubrir cómo hacer algo. El aprendizaje de una sola vez y de pocas veces trata de crear un sistema que puede ser enseñado a hacer algo con mucho menos entrenamiento. Es similar a cómo los niños pequeños pueden aprender un nuevo concepto o una nueva tarea.
Redes generativas adversarias
También llamadas GANs, son dos redes neuronales que se entrenan con el mismo conjunto de datos de fotos, videos o sonidos.
Luego, uno crea un contenido similar mientras que el otro intenta determinar si el nuevo ejemplo es parte del conjunto de datos original, forzando al primero a mejorar sus esfuerzos. Este enfoque puede crear medios realistas, incluyendo obras de arte.
Aprendizaje automático (Machine Learning)
Sistemas que aprenden de los conjuntos de datos para realizar y mejorar una tarea específica. Es el área actual de I.A. que está experimentando el mayor auge de la investigación.
Procesamiento del lenguaje natural
La disciplina dentro de la I.A. que trata con el lenguaje escrito y hablado.
Aprendizaje de refuerzo
Un proceso en el que las máquinas aprenden a realizar una nueva tarea como lo hacen los humanos - a través de un sistema de recompensas y castigos - comenzando como un novato y mejorando con la práctica y la retroalimentación.
Aprendizaje supervisado
Una técnica que enseña un algoritmo de aprendizaje de máquina para resolver una tarea específica utilizando datos que han sido cuidadosamente etiquetados por un humano. Los ejemplos cotidianos incluyen la mayoría de las predicciones meteorológicas y la detección de spam.
Aprendizaje de transferencia
Este método intenta tomar los datos de entrenamiento utilizados para una cosa y reutilizarlos para un nuevo conjunto de tareas, sin tener que volver a entrenar el sistema desde cero.
Aprendizaje sin supervisión
Un enfoque que proporciona datos de I.A. sin etiquetar y tiene que darle sentido sin ninguna instrucción. En esencia, es cuando las máquinas "se enseñan a sí mismas".
I.A. explicable (X.A.I.)
A.I. que puede decir o mostrar a sus operadores humanos cómo llegó a sus conclusiones.
I.A. débil.
Nuestro nivel actual de I.A., que puede hacer sólo una cosa a la vez, como jugar al ajedrez o reconocer razas de gatos. Lo contrario sería una I.A. fuerte, también conocida como inteligencia general artificial (I.G.A.), que tendría la capacidad de hacer cualquier cosa que la mayoría de los humanos puedan hacer.
Para saber (mucho) más:
Machine Learning Demo Tutorial
En este demo tutorial (que puedes probar directamente en el enlace anterior), se han utilizado los datos de la cadena de heladerías para predecir las ventas en función de ciertas variables como el calendario laboral, la temperatura o el número de horas de apertura. Para su implementación se ha seleccionado el algoritmo de regresión GBT (árboles potenciados por gradiente) y se ha utilizado la tecnología Apache Spark que permite...
Como hacer Deep Learning con Pentaho
Hace ya unas semanas os hablábamos de como Pentaho Data Integration podía orquestar los procesos de Machine Learning (lo que llamábamos Machine Intelligence) Hoy damos un paso más, y os contamos como hacer 'deep learning con Pentaho' En breve, Pentaho va a presentar una evolución de Pentaho Machine Intelligence. Este otoño, se lanzará la versión 1.4 de PMI como una actualización del PMI existente, que es un complemento experimental para...
Ranking de las mejores 50 peliculas y series sobre Analytics e Inteligencia Artificial
Hemos hecho una recopilación, para todos los apasionados del Analytics, Machine Learning y Big Data. Un ranking de las películas y series que, de uno y otro modo, tocan temas que nos gustan en esta web y esperamos que también os gusten a vosotros Es una lista amplia, incluye películas sobre computacion, biografías de personajes ilustres, de inteligencia artificial, infantiles, de humor, series, documentales, de animación y, en general, que...
Como Pentaho ayuda a los cientificos de datos
Hace ya algunas semanas os veníamos comentando sobre las mejoras que estaba realizando Pentaho para facilitar la creación y ejecución de Machine Learning. También os hablábamos de como habían introducido el concepto de Machine Intelligence Hoy, vamos un paso más allá y tras la celebración del reciente evento HitachiNext, en donde se dieron una pinceladas muy interesantes en lo que respecta a como Pentaho facilita y ayuda al uso de...
Videotutorial: Usando R para Machine Learning con PowerBI
Si te gusta el Business Intelligence, Machine Learning y conoces algo de R, no te puedes perder este Videotutorial: Temario del Videotutorial: 1º Posibilidades de R dentro de Power BI 2º Instalar R y RStudio 3º Matriz de Correlación para el sector Retail 4º Árbol Decisión Titanic 5º Clustering K-Means Estados Unidos 6º Clustering DBSCAN Estados Unidos para detectar Outliers 7º Forecasting Exponencial Smoothing...
Ejercicio practico de Machine Learning con Jupyter Notebooks, Anaconda y Python 3
Que mejor forma que aprender de Machine Learning, con algunas de las tecnologías mas potentes y completas, que mediante la realización de un buen ejercicio práctico. Podéis seguir el tutorial práctico en el video y también utilizar la presentación. Esperamos que os sea útil!! ...
Descarga Paper gratuito: Funciones avanzadas de Vertica para Machine Learning
Tenéis a vuestra disposición un paper con funciones avanzadas de Vertica para Machine Learning. Si te interesa, escríbenos y te lo mandamos Funciones de Vertica para el Machine Learning. Ya vienen con Vertica, por lo que: i), no requieren programación ni instalación, ii), son más eficientes que otras opciones como la integración con Python/Pandas, iii) se aplican sobre tablas o vistas, iv) implementan los algoritmos...
Formacion Data Engineer: Machine Learning con Spark
Uno de los capítulos más interesante del curso 'Curso de Data Engineers', de nuestros compañeros de Stratebi es el 11. Machine Learning con Spark Este curso incluye ejercicios prácticos sobre nuestro Cluster. Os dejamos unas pinceladas del contenido de este capítulo: ...
Las mejores APIs para Machine Learning
Face and Image Recognition Animetrics Face Recognition: Betaface: Eyedea Recognition: Face++: FaceMark: FaceRect: Google Cloud Vision API: IBM Watson Visual Recognition: Kairos: Microsoft Cognitive Service - Computer Vision: Rekognition: Skybiometry Face Detection and Recognition: Text Analysis, NLP, Sentiment Analysis Bitext Diffbot Analyze: Free Natural...
Curso en Madrid de Machine Learning
13, 14 de Junio, Madrid Hace poco os contábamos en detalle sobre Machine Learning, ahora os proponemos la posibilidad de formaros en este interesante y eminentemente práctico Curso presencial en Madrid, para aprender sobre lo que allí os contábamos Echa un vistazo a algunos ejemplos de de aplicación en Big Data Son plazas limitadas, por lo que no lo dejéis escapar Inscripcion ...
Que algoritmo de Machine Learning elegir para cada problema?
Dado que existen muchos algoritmos, como hemos venido contando ultimamente, (si quieres asistir a un Curso, mira al final del post) os vamos a dar unas pistas para ayudaros: 1. Cuando usar Machine Learning Lo primero que tenemos que tener en cuenta es que, aunque hablar y usar Machine Learning es una tendencia y es 'cool', debemos ser conscientes de que sea de utilidad. Hemos visto que los Data Scientist están de moda pero muchos abandonan...
Por que muchos Data Scientist estan dejando sus trabajos?
Muy revelador lo que nos cuentan en este articulo del Towards Data Science, y que coincide con muchas situaciones y casos reales que conocemos y que se están produciendo. La frustración con el día a día del trabajo de los Data Scientist, respecto a las expectativas es importante (muchos conocéis que es llamado 'el trabajo más atractivo del siglo XXI'). La realidad es que muchos abandonan sus puestos de trabajo en grandes compañías, cuando parecían...
Nueva solucion Machine Intelligence: Pentaho, R, Python y Spark juntos para Machine Learning Analytics
Se acaba de presentar Machine Intelligence: el plugin para Pentaho Data Integration que facilita enormemente la ejecución de algoritmos sobre tecnologías Machine Learning, orquestados desde un completo entorno gráfico ETL Gracias a este plugin puedes convertir algoritmos de machine learning en 'steps' de PDI desde R, Python, Spark y Weka Gracias a este plugin consigues de forma sencilla: Hacer Machine Learning mucho más sencillo de...
Los 30 mejores proyectos de Machine Learning Open Source
Como sabéis, el Machine Learning es uno de los temas que más nos interesan en el Portal y, máxime, cuando gran parte de las tecnologías son Open Source. En esta entrada, os indicamos los 30 proyectos más interesantes en en este año. Os dejamos también el material que publicamos con las claves del Machine Learning y una introducción Ver también, VideoTutorial No 1 FastText: Library for fast text representation and classification....
Las 53 Claves para conocer Machine Learning
Si hace unos días os presentábamos las 69 claves para conocer Big Data, que ya lleva más de 2.500 visitas, hoy os traemos las 53 Claves para conocer Machine Learning. Que lo disfrutéis, si quereis conocer más o practicar, tenemos cursos Tambien os recomendamos: Una breve historia del Machine Learning ...