Machine Learning España #181119

Machine Learning España es el resumen principal de noticias de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) de España.

Los principales desarrollos a nivel mundial en este campo, ya sean nuevas tecnologías, compañías o productos, procesados y simplificados para que lo puedas tener de forma fácil, simple y gratis!

Los ejemplos y tutoriales de Machine Learning permiten que los nuevos contenidos, muchas veces de gran complejidad, sean accesibles para una audiencia más amplia. A su vez, las técnicas y algoritmos de Machine Learning, ofrecen los últimos avances en investigación de forma más interesante y simple de comprender. Se incluye, también, ejemplos y técnicas de Python, ya que es uno de los lenguajes más utilizados en este campo.

Este contenido se complementa con información específica para España.

Según un informe, Tesla implementa una nueva red neuronal de Autopilot de forma masiva, con nuevas capacidades impresionantes

Si bien Tesla ha retenido su nueva característica principal de piloto automático con el lanzamiento de la versión 9, ha implementado una nueva red neuronal para Autopilot y, según un nuevo análisis, es una red neuronal enormemente más grande con capacidades impresionantes.
Sobre la base de las nuevas capacidades de Autopilot en la versión 9, ya se sabía que la nueva red neuronal de visión por ordenador debía actualizarse significativamente.
Ahora puede rastrear vehículos y otros objetos alrededor del coche, lo que significa que hace un mejor uso de las 8 cámaras alrededor del mismo y no solo de las frontales.
Ahora se comprende mejor la importancia de la actualización de la red neuronal de Tesla en la versión 9, ya que un experto en Deep Learning y Machine Learning que tuvo acceso al software y ha estado publicando sus observaciones sobre cada actualización, ha producido un análisis interesante sobre la versión 9.

https://bit.ly/2OXN13A


 

Unity y DeepMind avanza en la investigación de la Inteligencia Artificial utilizando mundos virtuales

Unity Technologies, creador de la plataforma de desarrollo 3D en tiempo real líder en el mundo, anunció su colaboración con DeepMind, el líder mundial en investigación de Inteligencia Artificial (IA), que permitirá el desarrollo de entornos virtuales y tareas en apoyo del programa  de investigación fundamental de Inteligencia Artificial de la empresa.
Los investigadores de DeepMind están tratando de resolver enormes problemas de Inteligencia Artificial y Unity les proporciona una solución para crear entornos virtuales complejos que permitirán el desarrollo de algoritmos capaces de aprender a resolver tareas complejas en diversos entornos.
Unity no es ajeno a forjar un liderazgo en diferentes líneas de pensamiento en el campo de la Inteligencia Artificial. En combinación con el kit de herramientas ML-Agents, Unity se está convirtiendo rápidamente en la plataforma elegida para el desarrollo de agentes inteligentes. El motor de Unity puede crear las simulaciones masivas que necesitan los investigadores para estudiar agentes artificiales autónomos y desarrollar nuevos tipos de algoritmos, que influirán en la investigación fundamental de Inteligencia Artificial en áreas que incluyen robótica, desarrollo de vehículos autónomos y muchas otras áreas de la ciencia y la tecnología.
https://bit.ly/2FfgFxi
 

Cómo construir tu propia AlphaZero AI usando Python y Keras

En marzo de 2016, AlphaGo de Deepmind venció al 18 veces campeón del mundo, el jugador del Go, Lee Sedol 4–1 en una serie de partidas vistas por más de 200 millones de personas. Una máquina había aprendido una estrategia sobrehumana para jugar al Go, una proeza que antes se creía imposible, o al menos en se pensaba en ese momento, a una década de ser realizada.
Esto en sí mismo fue un logro notable. Sin embargo, el 18 de octubre de 2017, DeepMind dio un gran paso adelante.
El artículo titulado ‘Mastering the Game of Go without Human Knowledge’ presentó una nueva variante del algoritmo, AlphaGo Zero, que había derrotado a AlphaGo 100–0. Increíblemente lo había hecho aprendiendo únicamente a través del juego propio, comenzando con 'tabula rasa' (estado en blanco) y encontrando gradualmente estrategias que vencerían a las encarnaciones anteriores de sí mismo. Ya no se necesitaba una base de datos de juegos de expertos humanos para construir una Inteligencia Artificial sobrehumana.
Apenas 48 días después, el 5 de diciembre de 2017, DeepMind lanzó otro artículo ‘Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm’ que muestra cómo AlphaGo Zero podría adaptarse para vencer a los programas campeones del mundo StockFish y Elmo en el ajedrez y shogi. Todo el proceso de aprendizaje, desde que se le mostraron los juegos por primera vez hasta que se convirtió en el mejor programa de ordenador del mundo, había durado menos de 24 horas.
Con esto, nació AlphaZero, el algoritmo general para ser bueno en algo, rápidamente, sin ningún conocimiento previo de la estrategia de expertos humanos.

https://bit.ly/2DPiNKt


 
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