Una pregunta típica formulada por un principiante, cuando se enfrenta a una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático, es "¿qué algoritmo debo usar?" La respuesta a la pregunta varía según muchos factores, entre ellos:el tamaño, la calidad y la naturaleza de los datos,el tiempo computacional disponible, la urgencia de la tarea,qué quieres hacer con los datos,incluso un científico de datos experimentado no puede decir qué algoritmo funcionará mejor antes de probar diferentes algoritmos. Aquí tienes la chuleta que los resume todos

Aprende a codificar en R y Python :)

Recopilacion de los logros obtenidos por el aprendizaje profundo (deep learning) durante el ultimo año.

El proyecto de Google crea, entrena y se mejora a sí mismo y también es capaz de mejorar otras redes neuronales ya existentes. Un ejemplo es NASNet, un modelo que ha conseguido clasificar e identificar objetos presentes en fotografías como nunca antes.

Las placas fotoelásticas ponen de manifiesto puntos discretos de acumulación de tensión a lo largo de ambos lados de la falla modelada, mientras la placa superior se mueve lateralmente a lo largo de la falla. La técnica del aprendizaje automático utilizada en este proyecto identifica también nuevas señales, que previamente se pensaba eran ruido de baja amplitud, las cuales proporcionan información útil para pronósticos a través del ciclo sísmico.

Las técnicas de aprendizaje automático, que usan las matemáticas para identificar patrones en conjuntos de datos, son una herramienta poderosa en campos como la biomedicina y la física aplicada, pero existen áreas de aplicación a los que no llegan debido a su complejidad o a las limitaciones de los algoritmos utilizados. Un estudio internacional, en el que ha participado el Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO), revisa las aportaciones que puede hacer el aprendizaje automático cuántico, respecto al clásico, para resolver el problema.

La compañía tecnológica europea DeepL lanza el Traductor de DeepL, una revolución en traducción automática neuronal que traduce con una calidad nunca vista anteriormente. A partir de hoy, el Traductor de DeepL está disponible de manera gratuita en www.DeepL.com.

En la hemeroteca de IEEE Xplore tienen este artículo de una de vieja publicación del departamento de I+D de IBM acerca de uno de los temas de los comienzos de la inteligencia artificial: el estudio de la teoría de juegos aplicada a entretenimientos como el juego de las damas: Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers [PDF] El artículo, que data ni más ni menos que de 1959, habla de un par de «procedimientos de aprendizaje automático» que, para sorpresa de su creador, «aprendieron a jugar a las damas mejor que el programador."

La nube está dominada por Amazon y Microsoft. Así que Google creó y publicó en abierto TensorFlow, una herramienta para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo que está triunfando como la Coca-Cola, y que, casualmente, se conecta fácilmente a su nube.

TPU (Tensorflow Processing Unit) es un chip propio que Google empezó a utilizar el año pasado. Hoy han presentado un estudio riguroso comparándolo con CPUs y GPUs. TPU es 15x-30x más rápido en cargas de trabajo que utilizan inferencia neuronal. Energéticamente son 30x-80x más eficientes (comparando teraoperaciones por watio).

Esta Demo de Imagen-a-Imagen es una peculiar forma de ver cómo funcionan algunos sistemas de aprendizaje automático especializados en imágenes. Se trata de una adaptación a Tensorflow (una librería de código abierto para aprendizaje automático) de un trabajo titulado Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.- El experimento funciona así: el tipo de imágenes es, por ejemplo, «fachadas». Primero un humano entrena al sistema categorizando los elementos de diversas imágenes, por ejemplo ventanas, puertas, balcones, cornisas,

Introducción sobre que es el Aprendizaje Automático, donde se puede utilizar y cuales son los principales tipos de algoritmos.

(...) Así, el remozado para dispositivos móviles ha sufrido un rediseño completo y ha integrado un sistema de aprendizaje automático que le permitirá encontrar y recomendarnos las historias en función de nuestros intereses. Pero no solo eso, sino que la herramienta también acaba de lanzarse a la web.

Isaac Hernández de Google for Work nos recordaba la serie de partidas en las que un ordenador ganó a Go a uno de los mejores jugadores del mundo. Un hito que ilustra cómo ha cambiado la forma en la que debemos entender lo que una máquina nos puede aportar: si en el pasado nos pareció notable que un ordenador pudiera ganarnos al ajedrez, ¿cómo es posible que en solo unos años la computación avance tanto para retarnos a un juego muchísimo más complejo? La respuesta la encontramos en el aprendizaje automático o machine learning: la máquina que ga

El objetivo de este curso es darte una compresión general del área del aprendizaje automático, abarcando teoría, aplicación, y el funcionamiento de algoritmos supervisados, no supervisados y de aprendizaje profundo

Este pequeño coche de radiocontrol es capaz de maniobrar con un arte que haría palidecer de envidia a los protagonistas de Fast and Furious. En su interior lleva un nuevo algoritmo creado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts. Se trata de un software capaz de aprender y adaptarse a las condiciones de la carretera.

¿Qué hace que Tom Hanks se vea como Tom Hanks? Supasorn Suwajanakorn de la Universidad de Washington ha creado este algoritmo de aprendizaje automático que reconstruye un modelo 3D controlable de una persona a partir de una colección de fotos de gran tamaño que capturan su personalidad, es decir, su apariencia física y el comportamiento. Además, se muestra la capacidad de usar la cara del modelo A para dar un discurso hecho por la persona B como si fuéramos titiriteros. De este modo, Obama parece dar un discurso de Bush.

Por resumirlo con un lenguaje sencillo, las redes neuronales son básicamente una imitación en software del funcionamiento de las neuronas de los animales: de sus interconexiones y de cómo ciertos estímulos de entradas producen ciertas salidas o resultados. Por otro lado, el aprendizaje automático consiste básicamente en dotar a los ordenadores de inteligencia artificial permitiéndoles aprender – y una forma de hacerlo es utilizando redes neuronales.

Se avecinan unas cuantas revoluciones tecnológicas. Pero hoy traigo la revolución de la IA en la práctica: Machine Learning o Aprendizaje Automático (AA) en nuestra lengua común. Ya no se trata de que las máquinas reproduzcan acciones que consideramos como inteligentes, ahora se trata de máquinas con capacidad de aprender. Es cierto que en AA cada problema tiene en el mejor de los casos una solución, pero también existen soluciones generales, aunque es cierto también que no son perfectas. Pero el camino está ahí, abriéndose ante nosotros.

Los muñecos de ventriloquía encabezan la lista de lo que científicamente se conoce como "automatonofobia", (miedo a todo lo que falsamente representa un ser sensible) donde además se incluyen maniquíes, figuras de cera y títeres entre otras. Hace algún tiempo tuve la suerte de encontrarme con un clásico muñeco de ventrílocuo, y como apasionado al género de terror ya pueden imaginar la satisfacción que me produjo semejante hallazgo. No tardé en descubrir que se trataba del muñeco parlanchín de Cremeal.

El aprendizaje profundo consiste casi exclusivamente en operaciones sobre o entre tensores, por lo que comprender fácilmente las operaciones de los tensores es muy importante para el trabajo de interpretabilidad. A menudo es fácil confundirse acerca de qué operaciones ocurren entre tensores y perder de vista la estructura general, pero la notación gráfica hace que sea más fácil analizar cosas de un vistazo y ver equivalencias interesantes. Esta publicación presenta la notación y la aplica a algunas descomposiciones.

Repaso a la producción de guías y cursos destinados al aprendizaje del oficio de historietista, desde los primeros intentos de organizar cursos por correspondencia hasta la proliferación de manuales específicos para dominar diferentes labores a la hora de crear cómics, o incluso determinado tipo de cómics.

No me cabe en la cabeza que la ley de educación más dotada económicamente de la democracia, con todas sus derivadas posteriores, no haya sido evaluada ni una sola vez. Que se escondan los datos de su financiación y del destino de esos dineros. Resulta irónico que, con tropocientos pedagogos egresados cada curso de Facultades de Pedagogía, no haya ningún equipo que se haya dedicado a analizar qué ha pasado con el aprendizaje del alumnado desde la LOGSE. ¿Qué intereses hay tras la nula evaluación del aprendizaje del alumnado con la LOGSE?

(...) causaron tal impresión en D’Alembert y Diderot que incluyeron en la primera edición de la Enciclopedia una entrada para la palabra “autómata” y otra para el novedoso concepto de “androide” (“autómata de figura humana”), iniciando un camino que llevaría a la postre a la creación de la palabra “robot” por el checo Karel Capek, a las leyes de Asimov y a las pesadillas de ficción como Terminator. Lo interesante es que más adelante se descubrió que el artefacto que había dado lugar a aquellas fantasías tenía trampa (...)

¿Quiere aprender español de un modo lúdico? Le presentamos una colección de actividades didácticas interactivas diseñadas para estudiantes y profesores de español. Puede buscar las actividades por tipo de interacción o por contenido didáctico.

Language Reactor es una caja de herramientas potente para aprender idiomas. Te ayuda a descubrir, comprender y aprender de los materiales en idioma origen. Estudiar será más eficaz, interesante y agradable. (antes se llamaba "Language Learning with Netflix")

Podemos pedirle al chat del momento un texto adaptado sobre cualquier tema: "adapta este texto a un lenguaje informal". Podemos aprender vocabulario y tecnicismos. No tiene voz, pero podemos completar con otras plataformas como NaturalReader. Es capaz de corregir gramaticalmente textos, para instantes después darnos un feedback constructivo, explicándonos los errores y posibles soluciones. Puede proporcionarnos teoría por ejemplo "pronombres personales en francés" y generar cuestionarios.

Kiko Veneno ha explicado que, sorprendentemente, empezó a tocar la guitarra por una hepatitis que sufrió a los 22 años: "Avancé mucho con la guitarra cuando cogí una hepatitis. Tres meses en cama y los ojos amarillos. Me puse un toca discos y una guitarra que no sé de dónde salió y fue la primera vez que me vicié a la guitarra", ha contado.

Los sistemas de aprendizaje automático han impuesto sus objetivos y reglas automáticas al conjunto social. El sistema financiero, el corazón automatizado del capitalismo, inflige sus reglas (matemáticas) sobre el cuerpo vivo e impone procedimientos e interacciones. Este sistema funciona muy bien para aumentar las ganancias, pero no funciona en absoluto para la sociedad en su conjunto. Las redes digitales, como el sistema financiero, han penetrado en el organismo social y tomado el control de los procesos orgánicos, pero los dos niveles no...

Los criptógrafos han demostrado cómo una seguridad perfecta puede socavar los modelos de aprendizaje automático. Aunque generadores de imágenes como DALL-E 2 y modelos lingüísticos como ChatGPT acaparan titulares, los expertos siguen sin entender por qué funcionan tan bien. Eso dificulta la comprensión de cómo pueden ser manipulados.

Los estudiantes han empezado a utilizar ChatGPT para hacer los deberes de clase, pero OpenAI ha lanzado un detector de texto generado por inteligencia artificial (IA). Se trata de una herramienta que, aunque está lejos de ser perfecta, podría convertirse en un valioso recurso para los profesores.

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) del Departamento de Comercio de EE. UU. ha publicado su Marco de gestión de riesgos de inteligencia artificial (AI RMF 1.0) , un documento de orientación para uso voluntario de las organizaciones que diseñan, desarrollan, implementan o usan sistemas de IA para ayudar a administrar los muchos riesgos de las tecnologías de IA. Enlace al borrador del documento: nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf

En 2016 Tesla publicó un vídeo para promocionar su piloto automático. Su director de Software ha testificado que el vídeo estaba preparado para fingir capacidades que no tenía

Pálida Tez presentan su nueva canción “Automatismo craneoencefálico”. El grupo está formado por: María Virosta (voz y guitarra), Samuel Cuevas (voz y guitarra), Manuel Castaño (batería) y Elena Perales (bajo). Su música se puede encuadrar dentro del noise pop y el shoegaze.

¿Qué pasaría si todos en una habitación supieran su saldo bancario? Un colectivo de arte de Brooklyn ha creado un cajero automático que permite a las personas exhibir su saldo en Art Basel en Miami Beach. El cajero automático creado por MSCHF exhibe el saldo de efectivo de quienes lo usan en la feria de arte y clasifica a las personas según su riqueza. El DJ y productor musical estadounidense Diplo publicó en Twitter un video de él ocupando el primer lugar en el cajero automático con $3 millones el viernes.

Las personas con problemas de audición suelen tener dificultades para comunicarse en entornos sin un intérprete. Un grupo de investigadores de la Facultad de Informática de la UPV/EHU ha desarrollado un sistema de reconocimiento de la lengua de signos argentina que utiliza puntos de referencia de la mano extraídos de vídeos con el fin de distinguir entre diferentes signos sin necesidad de que el signante use equipos especiales.

El exceso de confianza en las herramientas de traducción automática ha provocado un mal uso por parte de autoridades en situaciones de alto riesgo. La solución pasa por mejorar los sistemas, pero también por educar en su uso.