Machine Learning España #190410

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.

FogHorn le permite a los integradores de sistemas construir aplicaciones de Machine Learning en línea para Android

Keith Higgins, vicepresidente de mercadeo de FogHorn, dice que Lightning Mobile brindará muchas oportunidades de margen para los integradores de sistemas que crean aplicaciones de alto valor que aprovechan las capacidades de Machine Learning fuera de línea de la compañía.

FogHorn Systems está utilizando su experiencia en el desarrollo de soluciones de Machine Learning para puertas de enlace de vanguardia y extendiéndolas al mundo de Android.

El proveedor de inteligencia de vanguardia con sede en Sunnyvale, California, anunció el lanzamiento de Lightning Mobile, una solución de computación de vanguardia que ofrece sus capacidades de Machine Learning y análisis de transmisión a smartphones y tablets Android resistentes para el mercado industrial.

Ramya Ravichandar, vicepresidente de gestión de productos de FogHorn, dijo que Lightning Mobile puede ejecutarse completamente fuera de línea, lo que significa que toda la computación ocurre en el dispositivo, lo que es necesario para las empresas industriales que dependen de operadores que trabajan en entornos de baja conectividad.

"Realmente estamos abriendo la expansión en términos de perseguir los casos de uso que requieren movilidad pero no requieren conectividad", dijo. Los mercados potenciales incluyen manufactura, petróleo y gas, transporte y atención médica, según la compañía.

FogHorn está adoptando un enfoque más orientado a la aplicación con Lightning Mobile que con su producto estrella, la plataforma de inteligencia Lightning edge, que proporciona los medios para ingerir, enriquecer y analizar datos en pasarelas de vanguardia para casos de uso como el mantenimiento predictivo y el monitoreo de funcionamiento. Para Lightning Mobile, la compañía se centrará en desarrollar aplicaciones basadas en casos de uso mientras quepermitirá a los integradores de sistemas hacer lo mismo.

http://bit.ly/2YTQMJi

 

El proyecto faro de Machine Learning para producción - ML4P

En el proyecto faro de Machine Learning 4 Production, seis Institutos Fraunhofer, bajo la coordinación del Instituto Fraunhofer de Optronics, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes, IOSB en Karlsruhe se han unido para desarrollar un modelo de proceso asistido por herramientas y realizar herramientas de software interoperables relevantes para explotar sistemáticamente el potencial de optimización en las plantas de ingeniería de producción mediante el uso de métodos de Machine Learning.

Aprovechando los métodos de Machine Learning (ML), se pueden aprender relaciones desconocidas, se pueden modelar procesos y se pueden implementar mecanismos adaptativos que hacen que los sistemas de producción sean flexibles y rápidamente modificables. En contraste con los dominios de aplicación de Machine Learning que involucran enormes volúmenes de datos (procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, redes sociales, etc.), en el contexto industrial solo se involucra "una gran cantidad de datos", junto con un conocimiento experto detallado. En lo que respecta a la optimización sistemática del sistema, deben utilizarse ambos factores: todos los datos disponibles y toda la experiencia. En este contexto, no solo es interesante la tendencia de Deep Learning, sino también una amplia gama de otros métodos de Machine Learning especialmente adaptados que pueden trabajar con menos datos, a la vez que explota el conocimiento previo.

Sobre la base de una amplia experiencia en varios Institutos Fraunhofer, existe una gran demanda de esto, tanto en la industria de procesamiento como en la industria de fabricación de piezas, una demanda que a menudo se acompaña de la falta de experiencia en Machine Learning por parte de los usuarios. En consecuencia, el proyecto faro de Fralhofer Machine Learning 4 Production pretende abordar específicamente los problemas relacionados con la aplicación de los métodos de Machine Learning en el entorno de producción y desarrollar herramientas industriales para el uso eficiente de los métodos de Machine Learning. Los Institutos Fraunhofer que participan en ML4P cuentan con una excelente experiencia en Machine Learning, una impresionante cartera de métodos de Machine Learning a un alto nivel científico, una gran experiencia en aplicaciones en la industria, así como conocimientos en ingeniería de producción y ciencia de materiales. http://bit.ly/2Z5FQsi
 

Principales API de Machine Learning que deberías conocer

Aquí hay una lista de algunas de las API de Machine Learning importantes que se pueden utilizar.


PREDICCION
MLJAR
Anaconda
Blue Yonder Platform  M
NuPIC
Recombee
BigML
indico
PredictionIO


DETECCIÓN / RECONOCIMIENTO FACIAL
Betaface
Kairos API
Reconocimiento Facial Animetrics
Reconocimiento Eyedea
Imagga


POCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)
Yactraq Speech2Topics
Aylien Text Analysis API
Wit.ai
Bitext
API de IBMWatsonSTT
nlpTools
Geneea
Diffbot Analizar
AlquimiaText
MonkeyLearn
Hu:toma

http://bit.ly/2YVKQzA

 
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