Machine Learning España #190522

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.

Google Cloud confía plenamente en la consultora española Altrostratus

Altostratus ha obtenido el máximo nivel de certificación en Google Cloud Platform y G Suite, además de estrechar su vínculo con la compañía para ofrecer un mayor servicio a sus clientes en el proceso de adopción de soluciones digitales innovadoras.

El distintivo de Google destaca el trabajo de Altostratus, una consultora española,sobre el resto de las empresas proveedoras de cloud en España y reconoce su esfuerzo tras casi 5 años de trabajo compartido con el gigante tecnológico.

Así, la consultora española se une al reducido grupo de Partners Premier de Google Cloud tras haber demostrado una alta capacitación técnica en soluciones de Inteligencia Artificial, que, junto con la consecución de numerosos casos de éxito en grandes empresas, como es el de la multinacional española Avanza Externalización de Servicios, y el cumplimiento de un riguroso conjunto de evaluaciones por parte de Google Cloud, le han servido para conseguir el hito reconocimiento.

“Trabajar como partner Premier nos permite ofrecer más a nuestros clientes y convencer mejor a los más reticentes de que las nuevas herramientas digitales hacen su trabajo más eficiente y su propuesta de valor más competitiva”, dice Daniel Aldea, CEO de Altostratus.

La relación entre Altostratus y Google Cloud, forjada desde el relanzamiento de la compañía española en 2014, se refuerza ahora con este partnership que incluye el apoyo en las cinco áreas principales del Cloud Computing: G Suite, servidores Cloud, almacenamiento y bases de datos, Big Data y Machine Learning.

http://bit.ly/2HrSSt4

 

Facebook lanza la herramienta de experimentación de Machine Learning Ax

El equipo de Inteligencia Artificial de Facebook presentó una serie de actualizaciones para desarrolladores que utilizan herramientas de Machine Learning, incluida Ax, una plataforma para la gestión de experimentación de Machine Learning que se encuentra en la parte superior de PyTorch.

PyTorch 1.1 también se lanzó con soporte nativo de TensorBoard para la visualización de Machine Learning y una velocidad de rendimiento mejorada para su compilador JIT. PyTorch 1.0 hizo su debut el otoño pasado.

Ax está destinado a realizar experimentos para ajustar cosas como la tasa de aprendizaje y los abandonos para ver qué enfoque produce modelos de Inteligencia Artificial con una tasa de precisión más alta.

"Cuando estás mejorando o entrenando una red neuronal, no entrenas una sola instancia de la red neuronal", dijo el creador de PyTorch, Soumith Chintala, a VentureBeat en una entrevista telefónica. "Hay varias formas de hacer esto como lanzar aleatoriamente todos los experimentos poniendo los mandos en todos los ajustes, por lo que en realidad somos es una plataforma llamada Ax que administra los experimentos y realmente aprende el modelo bayesiano sobre la marcha".

Ax trabaja en conjunto con Botorch, un paquete de optimización bayesiana que también potencia la capacidad de Ax para optimizar los parámetros y el ajuste del modelo.

http://bit.ly/30x9dUU

 

Aprendizaje automático de máquinas: las promesas y los escollos

El profesor Clough sostiene que la adopción de tecnologías de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI) en los negocios es cada vez más común y, por lo tanto, ahora se está utilizando para apoyar las actividades generales para mejorar los procesos, la toma de decisiones y la provisión de nuevos servicios.

A modo de recordatorio, Machine Learning (o Machine Learning) se refiere a programas de software que mejoran automáticamente sus resultados como resultado de la "experiencia observada" (es decir, la exposición a flujos de datos y conjuntos de datos).

Actualmente, se argumenta que el propio Machine Learning es el núcleo de áreas que van desde el análisis predictivo y prescriptivo hasta la automatización de tareas digitales y el corazón del "análisis aumentado", Inteligencia Artificial Corporativa y el llamado Analytics 4.0. Entonces, ¿qué debemos pensar en el futuro?

Clough escribe lo siguiente ...
El espacio de ML se encuentra en un estado de flujo e importantes barreras se enfrentan a las organizaciones, especialmente los empleados con una falta de conocimiento experto de Machine Learning (a pesar del aumento de los llamados "científicos de datos ciudadanos").

Machine Learning Automático
Sin embargo, no debemos temer, ¡ya que Machine Learning está llegando al rescate de Machine Learning! Cada vez más, las etapas de la tubería de Machine Learning se están automatizando mediante el uso de técnicas de Machine Learning, dando lugar a herramientas de Machine Learning automatizado (o AutoML), tanto comerciales (por ejemplo, DataRobot, Dataiku DSS, Google Cloud HyperTune) como de código abierto (por ejemplo, Auto-WEKA, autosklearn, H2O, TransmorgrifAI y TPOT).

Ajuste de hiper-parámetro
Originalmente, las herramientas de AutoML automatizaban los procesos de selección de modelos y el ajuste de parámetros hiperactivos, que a menudo requiere buscar en un gran número de configuraciones posibles para obtener los modelos con el mejor rendimiento (es decir, un problema de optimización).


http://bit.ly/30v8NhX
 
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