Machine Learning España #191230

En Machine Learning España (ES) encontrarás las principales noticias y ejemplos para conocer las tecnologías y aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning.

De una manera fácil, simple y gratis, podrás aprender los últimos avances en las técnicas, librerías y algoritmos más utilizados. Se incluyen diferentes métodos y tutoriales para utilizar Pyhton, Tensorflow y otras tecnologías y herramientas de software en el campo del aprendizaje profundo (Deep Learning).

Uso de Machine Learning para estimar el riesgo de muerte cardiovascular

Los seres humanos son inherentemente reacios al riesgo: pasamos nuestros días calculando rutas y rutinas, tomando medidas de precaución para evitar enfermedades, peligros y desesperación.

Aún así, nuestras medidas para controlar el funcionamiento interno de nuestra biología pueden ser un poco más rebeldes.

Con eso en mente, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT ideó un nuevo sistema para predecir mejor los resultados de salud: un modelo de Machine Learning que puede estimar, a partir de la actividad eléctrica de su corazón, el riesgo de un paciente de muerte cardiovascular

El sistema, llamado "RiskCardio", se centra en pacientes que han sobrevivido a un síndrome coronario agudo (SCA), que se refiere a una variedad de afecciones en las que hay una reducción o bloqueo de la sangre al corazón. Utilizando solo los primeros 15 minutos de la señal de electrocardiograma bruto (ECG) de un paciente, la herramienta produce una puntuación que ubica a los pacientes en diferentes categorías de riesgo.

Los pacientes de alto riesgo de RiskCardio, pacientes en el cuartil superior, tenían casi siete veces más probabilidades de morir de muerte cardiovascular en comparación con el grupo de bajo riesgo en el cuartil inferior. En comparación, los pacientes identificados como de alto riesgo por las métricas de riesgo existentes más comunes tenían solo tres veces más probabilidades de sufrir un evento adverso en comparación con sus contrapartes de bajo riesgo.

http://bit.ly/349bKWA

 

Así nos podemos aprovechar de la tecnología de las máquinas para invertir y sacar rentabilidades a nuestros ahorros

La revolución de las máquinas ha llegado para quedarse. También, en el mundo de la inversión. La disrupción tecnológica ha permitido avances para garantizar la mayor seguridad de nuestros ahorros junto a una optimización de la rentabilidad más alta. Estas no solo nos permiten procesar los datos, sino hacerlo con frecuencia y rápidamente.

La utilización de la tecnología reduce la subjetividad y el riesgo de sesgo emocional cuando tomamos decisiones para invertir, lo cual desarrolla estrategias de gestionar nuestro dinero “más estructuradas, disciplinadas y repetibles”, concretan los expertos de Unigestion.

El objetivo como inversores, según apunta Fiona Frick, CEO de Unigestion, es “observar el riesgo y apostar por aquello que puede ser rentable teniendo en cuenta dicho factor”. Para ello, puede ser muy atractivo “la utilización de las herramientas que nos proporciona la tecnología”.

En ese sentido, la inteligencia colaborativa, el trabajo combinado entre máquinas y humanos, puede ayudar a comprender “con mayor profundidad los mercados financieros y lograr de ese modo unos mejores resultados” en términos de rendimientos para las carteras de los ahorradores, tal y como expone Frick.

El aprendizaje automático, también llamado machine learning, es una novedad tecnológica que puede aplicarse en la construcción de nuestras carteras. Se trata de una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos.

http://bit.ly/2P4topE

 

¿Por qué alguien le pediría a Google consejos de moda?

Los gigantes tecnológicos Amazon, Google y Facebook han comenzado a utilizar Machine Learning para darle consejos sobre qué ponerse. ¿El estilo de moda es el próximo campo que se verá afectado por la Inteligencia Artificial (IA), o el ojo humano seguirá siendo supremo?

Es demasiado pronto para saberlo con certeza, pero comprender en qué es bueno Machine Learning y cómo se superpone eso con lo que se trata la moda puede ayudarnos a hacer algunas conjeturas informadas.

Una cosa que Machine Learning hace muy bien es encontrar patrones y características comunes entre grupos de elementos.

Aprovechando esto, Google Lens y Amazon Style Snap pueden identificar una prenda a partir de una foto o video y luego contarles un poco más, como cómo la han usado otras personas o dónde pueden comprarla.

Esto cumple la misma función que una revista de moda con un aspecto de celebridad y dividiéndolo en pedazos. Al permitir a los consumidores recrear looks de películas, videos musicales, revistas y la pasarela, Machine Learning ayuda a democratizar los elementos del estilo.

Amazon también va más allá, vinculando prendas a una base de datos de looks de personas influyentes de la moda popular. Esto ofrece al cliente inspiración para crear looks y convenientemente les da una comisión a los influencers si el cliente compra la ropa.

http://bit.ly/38or1Wk

 
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