Machine Learning España #190107

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.

Automatización profunda en Machine Learning

En un artículo anterior hablamos sobre las aplicaciones del Machine Learning (ML) para el desarrollo de software, que incluyó un recorrido a través de herramientas de gestión de datos en ciencia de datos y para administrar infraestructura de datos. Desde entonces, Andrej Karpathy ha hecho algunas predicciones más sobre el destino del desarrollo de software: prevé un Software 2.0, en el que la naturaleza del desarrollo de software ha cambiado fundamentalmente. Los seres humanos ya no implementan código que resuelve problemas de negocios; en su lugar, definen comportamientos deseados y entrenan algoritmos para resolver sus problemas. Mientras escribe, "una red neuronal es una pieza de código mejor que cualquier cosa que usted o yo podamos encontrar en una gran fracción de verticales valiosos". No escribiremos código para optimizar la programación en una planta de fabricación: estaremos entrenando algoritmos de Machine Learning para encontrar un rendimiento óptimo basado en datos históricos.

Si los humanos ya no son necesarios para escribir aplicaciones empresariales, ¿qué hacemos? Los humanos todavía son necesarios para escribir software, pero ese software es de un tipo diferente. Los desarrolladores de Software 1.0 tienen una gran cantidad de herramientas para elegir: IDE, herramientas de CI / CD, herramientas de prueba automatizadas, etc. Las herramientas para Software 2.0 apenas comienzan a existir: una gran tarea en los próximos años es desarrollar los IDE para Machine Learning, además de otras herramientas para la gestión de datos, la gestión de tuberías (pipeline), la limpieza de datos, la procedencia de datos y el linaje de datos.

https://oreil.ly/2EVP0ju

 

El gran despertar de la Inteligencia Artificial

Cómo Google usó la inteligencia artificial para transformar Google Translate, uno de sus servicios más populares, y cómo Machine Learning está preparado para reinventar la informática

A última hora de la noche de un viernes a principios de noviembre, Jun Rekimoto, un distinguido profesor de interacción humano-ordenador en la Universidad de Tokio, estaba en línea preparándose para una conferencia cuando comenzó a notar algunas publicaciones peculiares en las redes sociales. Al parecer, Google Translate, el popular servicio de traducción automática de la compañía, había mejorado repentina e inmensamente. Rekimoto visitó Translate y comenzó a experimentar con él. Estaba asombrado. Tenía que irse a dormir, pero Translate se negó a relajar su control sobre su imaginación.

Rekimoto escribió sus hallazgos iniciales en una publicación de un blog. Primero, comparó unas pocas frases de dos versiones publicadas de "The Great Gatsby", la traducción de 1957 de Takashi Nozaki y la última versión de Haruki Murakami, con las que este nuevo Google Translate pudo producir. La traducción de Murakami está escrita "en japonés muy pulido", Rekimoto explicó más tarde por correo electrónico, pero la prosa es distintivamente "estilo Murakami". Por el contrario, la traducción de Google, a pesar de algunas "pequeñas cosas antinaturales", le parece "más transparente".

https://nyti.ms/2hkLTCd

 

Un gigante chino de Internet entra en la carrera de la Inteligencia Artificial

Tencent, que proporciona la aplicación móvil enormemente popular WeChat junto con juegos y contenido de entretenimiento, está decidido a construir un formidable laboratorio de Inteligencia Artificial que pronto podría rivalizar con los operados por empresas como Google, Facebook, Baidu y Amazon.

Tencent, con sede en Shenzhen, en el sur de China, opera una gama de servicios en línea y móviles, que incluyen las aplicaciones sociales enormemente populares WeChat y QQ. La compañía creó su laboratorio de Inteligencia Artificial en abril y está creciendo rápidamente. Tencent envió una delegación de investigadores de Inteligencia Artificial, reclutadores y representantes de negocios al evento preeminente de la industria, la conferencia de Sistemas de Procesamiento de Información Neural, que se llevó a cabo en Barcelona, ​​España.

El empuje de Tencent en la investigación de Inteligencia Artificial refleja un cambio más amplio en la industria de tecnología de consumo de China hacia una investigación más fundamental diseñada para estimular la innovación real. A medida que el mercado nacional de Internet ha madurado, los grandes actores del país pretenden convertirse en líderes de la tecnología en lugar de imitadores innovadores. Y a medida que la investigación en Inteligencia Artificial determina cada vez más los productos ofrecidos por las grandes compañías de tecnología en el Oeste, los rivales en China se están preparando para competir en este frente.

Tencent ya utiliza el aprendizaje automático en sus productos, por ejemplo, para la búsqueda de recomendaciones de noticias personalizadas. Pero la inversión en Inteligencia Artificial podría ayudar a la compañía a mejorar sus ofertas existentes y desarrollar nuevos productos innovadores.

https://bit.ly/2ggN9KH

 
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