Machine Learning España #191031

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 en la asistencia sanitaria: todo lo que necesita saber

Si desea entrar en los libros malos de su médico, vaya a su próxima cita habiéndose diagnosticado preventivamente a través de Google. Si hay algo que molesta a los profesionales de la salud, son los pacientes que piensan que los ordenadores pueden hacer su trabajo tan bien como ellos. Algunos médicos incluso tienen letreros en sus salas de espera que lo indican.

Los algoritmos no reemplazarán a nuestro médico en el corto plazo. Sin embargo, hay muchos algoritmos de Machine Learning en la atención médica que puede a su médico a realizar un diagnostico de manera más rápida y eficiente. Además, también pueden idear un régimen de tratamiento eficiente.

La Inteligencia Artificial y Machine Learning en la atención médica están listos para ayudar a los profesionales de la salud a mejorar la calidad de los servicios. Esto permite que más y más personas accedan a la atención y reduzcan los costos. Las aplicaciones de Machine Learning pueden ayudar a acceder e interpretar grandes cantidades de datos de pacientes de todo el mundo. Además, estas aplicaciones pueden identificar predisposiciones genéticas a ciertas enfermedades, sugerir los tratamientos más eficientes y reducir el riesgo de error médico. Y eso sin contar la gran cantidad de herramientas de Machine Learning que hacen que las instituciones médicas funcionen sin problemas en el día a día.

Algunas de las aplicaciones actuales de Machine Learning en la asistencia sanitaria:
- Machine Learning - Asistentes virtuales con tecnología
- Monitoreo de salud con accesorios portátiles
- Investigación clínica
- Predicción de brotes y epidemias

http://bit.ly/2KEbCY6

 

Coexistir con robots: cómo competir con la tecnología en la era de la automatización

A medida que la tecnología, incluidos los robots, la Inteligencia Artificial, Machine Learning y otras fuerzas cambien la naturaleza del trabajo, los empleados necesitarán nuevas habilidades para adaptarse a los roles cambiantes. La firma de investigación Gartner predice que los empleados que actualizan regularmente sus conjuntos de habilidades e invierten en nueva capacitación serán más valorados que aquellos con experiencia o permanencia en el cargo. Pero no va a ser fácil.

El informe "Future of Jobs 2018" del Foro Económico Mundial estima que, para 2022, más de la mitad (54%) de los empleados requerirá una actualización o capacitación significativa de habilidades. Más de un tercio (35%) necesitará aproximadamente seis meses para ponerse al día, mientras que casi uno de cada cinco requerirá un año o más de capacitación adicional.

Y los empleadores podrían no ser de mucha ayuda. Una encuesta global de empleadores realizada en 2019 por la consultora Deloitte encontró que el 86% de los encuestados calificó la necesidad de mejorar el aprendizaje y el desarrollo (L&D) como "importante" o "muy importante". Pero solo el 10% se sintió preparado para decir "muy listo" para abordar esa necesidad. Como la transformación digital afecta a muchas empresas, un informe de Gartner de 2018 descubrió que solo el 20% de los empleados tienen las habilidades que necesitan para sus trabajos ahora y en el futuro.

Para los trabajadores que están preocupados por seguir siendo comercializables, esto plantea una serie de preguntas sobre dónde deberían invertir sus esfuerzos.

"En casi todos los trabajos, se necesita un conjunto diferente de habilidades que hace cinco años, y no hay razón para creer que ese número se reducirá", dice Brian Kropp, jefe de investigación de recursos humanos de Gartner con sede en Arlington, Virginia. Los empleados que se toman en serio la posibilidad de seguir siendo comercializables deben asumir la responsabilidad de mantener la demanda en el mercado.

http://bit.ly/2KIiELq

 

Cuando se trata de tecnología, estos productores de arroz son excelentes en su campo

Frente a la amenaza de rendimientos reducidos por el cambio climático, importaciones baratas y otros desafíos, la Federación Colombiana de Cultivadores de Arroz, FedeArroz, se ha asociado con un consorcio de instituciones científicas como Rothamsted Research y empresas privadas para desarrollar una plataforma llamada Sistema de Información de Gestión de Producción Ecológica - EcoProMIS.

Una combinación de satélites, drones, dispositivos de mano, estaciones meteorológicas IOT, inspecciones de cultivos y entrevistas a agricultores, todos alimentan el sistema, donde los datos se analizan por Machine Learning, Inteligencia Artificial y modelado de cultivos.

Por ejemplo, los sensores de calor en los drones detectan plantas de arroz "enfermas", lo que proporciona a los agricultores datos exactos sobre qué partes del campo están infectadas.

Los beneficios son dobles: los agricultores pueden obtener datos casi en tiempo real sobre la salud y el rendimiento proyectado de sus cultivos, mientras que las compañías de seguros pueden evaluar mejor el riesgo, con la esperanza de aumentar la alarmantemente baja prevalencia del seguro agrícola en Colombia.

Roelof Kramer es CEO de Agricompas Limited, uno de los socios del consorcio que se unió para ganar £ 3.9 millones ($ 5 millones) en fondos iniciales del Programa de Asociación Internacional de la Agencia Espacial del Reino Unido.
http://bit.ly/2Icq33S

 
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