Machine Learning España #191002

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.

Machine Learning impulsa el nuevo sistema de posicionamiento y encuadre de cámaras EVS en IBC 2019

EVS lanzará un nuevo sistema automatizado de posicionamiento y encuadre multicámara en IBC 2019, en la RAI de Ámsterdam.

El nuevo sistema de cámara autónoma analiza las imágenes de las cámaras robóticas en tiempo real y guía las cámaras hacia la acción en vivo con el zoom apropiado. El producto, que se integra con el sistema de producción unificado X-One de la compañía, se basa en Machine Learning habilitado por VIA Mind impulsado por Inteligencia Artificial de EVS para imitar los movimientos de los operadores de cámaras humanas, dijo la compañía.

La compañía también destacará la nueva funcionalidad de narración de historias para su sistema de producción unificado X-One que permite que un solo operador produzca hitos destacados y producciones dinámicas en vivo.

EVS presentará su nueva solución de ingesta centralizada que se basa en su servidor XS-NEO definido por software y la aplicación de ingesta IPD-VIA. La solución ofrece una ingesta rápida y simple con soporte dinámico y concurrente para múltiples formatos, códecs y velocidades de cuadros. Alojada en el módulo de procesamiento EVS PMR y aprovechando los beneficios de la conectividad IP, la solución de ingesta admite producciones basadas en SDI y utiliza la tecnología de grabación en bucle de la compañía. La solución de ingesta utiliza una interfaz web HTML 5 para controlar y programar transmisiones en vivo ingeridas en el servidor XS-NEO.

http://bit.ly/2YVEseD

 

Machine Learning necesita la participación humana para trabajar con eficacia

Desde el primer uso de software avanzado en industrias intensivas en activos, como servicios públicos, aeropuertos, puertos, carreteras, ferrocarriles y minería, hace más de cuatro décadas, los fabricantes han emprendido un viaje para transformar sus negocios y crear valor agregado para los interesados.

Hoy en día, una nueva generación de tecnologías, impulsada por los avances en la Inteligencia Artificial basada en Machine Learning, está abriendo nuevas oportunidades para reevaluar los límites superiores de la excelencia operativa en estos sectores.

Para mantenerse un paso adelante del resto, las empresas no solo deben comprender las complejidades de Machine Learning, sino que también deben estar preparadas para actuar y aprovechar las ventajas.

Después de todo, las últimas soluciones de Machine Learning pueden determinar con semanas de anticipación si es probable que los activos se degraden o fracasen, distinguiendo entre el equipo normal y anormal y el comportamiento del proceso al reconocer patrones de datos complejos y descubrir las firmas precisas de degradación y falla.

“Pueden alertar a los operadores e incluso prescribir soluciones para evitar el fallo inminente, o al menos mitigar las consecuencias. Los generadores de software es autónomos y de autoaprendizaje. Demuestran una capacidad conocida como Machine Learning no supervisado, un método específico de aprendizaje de patrones de rendimiento o comportamiento mediante técnicas de agrupación en clústeres ”, dijo Mike Brooks, Director Senior de la compañía de software de optimización de activos con sede en Massachusetts AspenTech.

http://bit.ly/2YjyIec

 

Optimización del precio del combustible en un entorno minorista conveniente con Inteligencia Artificial y Machine Learning

En los Estados Unidos, los minoristas de conveniencia venden aproximadamente el 80 por ciento de todo el combustible, lo que representa en promedio el 69.9 por ciento de los ingresos totales de un minorista de conveniencia. Con tanta influencia en los márgenes de venta de combustible, es fundamental que los operadores obtengan los precios de combustible correctos. Afortunadamente, la automatización, la Inteligencia Artificial y Machine Learning pueden ayudar a los minoristas de conveniencia a optimizar este aspecto central de su negocio.

Una perspectiva histórica
Los precios minoristas de los combustibles se han establecido tradicionalmente en función de los mejores datos disponibles. Hace décadas, eso significaba considerar el costo mayorista del combustible y las tarifas que ofrecían los competidores inmediatos de los minoristas. Establecer un margen de beneficio deseado y determinar lo que los consumidores estaban dispuestos a pagar también han sido consideraciones clave. Estos puntos de datos todavía están en el centro de las estrategias de fijación de precios de combustible, pero tres cosas han cambiado significativamente: ahora hay muchos más puntos de datos a considerar, la información está disponible en tiempo real o casi real, y muy poco de este proceso debe ser hecho manualmente

Los minoristas de conveniencia de hoy en día no tienen que administrar sus precios de combustible con base en márgenes estáticos o desplazarse para verificar los precios publicados por galón de la competencia. En cambio, las herramientas de precios automatizadas (algunas más sofisticadas que otras) están disponibles, lo que permite a los operadores de tiendas minoristas de conveniencia modificar el precio al que ofrecen un galón de combustible hasta 20 veces al día, dinámicamente y sin la necesidad de entradas manuales.

http://bit.ly/2A4BzK9

 
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