Machine Learning España #191119

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.

¿Utilizan las pymes españolas Inteligencia Artificial?

Las grandes empresas y las startups son las que más utilizan la inteligencia artificial, al menos eso es lo que muestran distintos estudios. Pero… ¿conocen las pequeñas y medianas empresas qué es este tipo de tecnología y cómo funciona? Una encuesta pasada durante un curso de inteligencia artificial revela que 49 de las 50 pymes encuestadas sí han oído hablar de la IA.

La mayoría de las empresas encuestadas asocian la inteligencia artificial al llamado machine learning y el software inteligente. Pero no solo eso, pues los empresarios también asocian esta tecnología a las máquinas pensantes y los robots y una parte significativa de las pymes también considera que la IA puede referirse a todos esos datos conjuntamente.

Aparte de eso, el 80% de los participantes conoce casos donde se ha utilizado la IA y el 75% es consciente de los riesgos asociados a esta tecnología como puede ser el hecho de condicionar el futuro del trabajo.

Las pymes se enfrentan a retos como el acceso a las competencias técnicas necesarias, como la ingeniería de datos, el análisis y el Machine Learning. Más del 75% de ellas no tienen acceso a los conocimientos adecuados , algo que dificulta la introducción de este tipo de tecnologías.

http://bit.ly/2O2Dwif

 

Machine Learning en agricultura: los científicos están enseñando a ordenadores a diagnosticar el estrés de la soja

Los científicos de la Universidad Estatal de Iowa están trabajando hacia un futuro en el que los agricultores puedan usar aviones no tripulados para detectar e incluso predecir enfermedades y estrés en sus cultivos. Su visión se basa en Machine Learning, un proceso automatizado en el que la tecnología puede ayudar a los agricultores a responder al estrés de la planta de manera más eficiente.

Arti Singh, profesor asistente adjunto de agronomía, lidera un equipo de investigación multidisciplinario que recientemente recibió una subvención de $499,845 por tres años del Instituto Nacional de Alimentos y Agricultura del Departamento de Agricultura de los EEUU para desarrollar tecnología de Machine Learning que podría automatizar la capacidad de los agricultores para diagnosticar una variedad de tensiones importantes en la soja. La tecnología en desarrollo utilizaría cámaras conectadas a vehículos aéreos no tripulados, o UAV, para recopilar imágenes de los campos de soja a vista de pájaro. Una aplicación informática analizaría automáticamente las imágenes y alertaría al agricultor de los puntos problemáticos.

"En su forma más básica, Machine Learning es simplemente entrenar a una máquina para hacer algo que hacemos", dijo Singh. "Cuando quieres enseñarle a un niño qué es un auto, muéstrales autos. Esto es lo que estamos haciendo para entrenar algoritmos de ordenador, mostrando una gran cantidad de imágenes de varios estreses de soja para identificar, clasificar, cuantificar y predecir estreses en el campo."

http://bit.ly/36eLxaR

 

La nueva plataforma InfiniteIO reduce la latencia y acelera el rendimiento para Machine Learning, Inteligencia Artificial y Análisis

InfiniteIO, la plataforma de metadatos más rápida del mundo para reducir la latencia de las aplicaciones, anunció hoy el nuevo Acelerador de Aplicaciones, que ofrece mejoras de rendimiento dramáticas para aplicaciones críticas al procesar metadatos de archivos independientemente del almacenamiento local o los sistemas en la nube. La nueva plataforma ofrece a las organizaciones de todas las industrias la latencia más baja posible para sus aplicaciones de misión crítica, como Inteligencia Artificial / Machine Learning, HPC y genómica, al tiempo que minimiza la interrupción de los equipos de TI.

"Los desafíos de ancho de banda y E/S se han superado en gran medida, pero reducir la latencia sigue siendo una barrera importante para mejorar el rendimiento de la aplicación", dijo Henry Baltazar, vicepresidente de investigación de 451 Research. “Las solicitudes de metadatos son una gran parte de la latencia del sistema de archivos, y constituyen la gran mayoría de las solicitudes a un sistema de almacenamiento o nube. El enfoque de InfiniteIO para abstraer metadatos de datos de archivos ofrece a los gerentes de TI una forma no disruptiva de acelerar de inmediato el rendimiento de las aplicaciones ".

A medida que los datos no estructurados han crecido exponencialmente, las solicitudes de metadatos de archivos (información como atributos de archivos y privilegios de acceso) también se han disparado para convertirse en un importante cuello de botella para el rendimiento de la aplicación. La última versión de InfiniteIO, basada en la arquitectura InfiniteIO Metadata Engine (IME), responde a las solicitudes de metadatos de archivos directamente desde la red en lugar del almacenamiento conectado a la red (NAS) o el sistema de almacenamiento en la nube. La abstracción de metadatos de InfiniteIO puede reducir la latencia de segundos a microsegundos para todos los archivos en un entorno de nube híbrida. Esto da como resultado un acceso más rápido a los datos y acelera el rendimiento de la aplicación.

https://bwnews.pr/2Kz5vDU

 
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