Un artículo en The Atlantic, “The era of fake video begins“, subraya el problema que surge cuando el desarrollo del machine learning hace perfectamente posible crear vídeos manipulados en los que se puede obtener prácticamente cualquier efecto, desde insertar una cabeza en un cuerpo de otra persona con un nivel de perfección que convierte el cambio en prácticamente imperceptible, hasta cambiar el movimiento de los labios de un personaje y su voz para que parezca que dice algo que no ha dicho.

Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Ingeniero de Telecomunicación y doctor en Ingeniería de Telecomunicación especializado en procesamiento de señal y machine learning por la Universidad Carlos III de Madrid, Felipe Alonso Atienza ha desarrollado gran parte de su carrera profesional como profesor en la Universidad Rey Juan Carlos realizando tareas docentes e investigadoras. En el ámbito investigador, ha dirigido varios proyectos competitivos y publicado más de 15 artículos internacionales relacionados con la aplicación del machine learning a la salud.

"Hemos notado que lo que comenzó como una limpieza rutinaria de la navegación de la tienda de Steam se ha convertido en una historia sobre la desaparición de las Steam Machines. La sección de la tienda de Steam sigue disponible, pero fue eliminada de la barra de navegación principal basándonos en el tráfico de los usuarios". En estos términos se ha expresado Pierre-Loup, uno de los desarrolladores de Valve, para tratar de aclarar la supuesta (y por ahora incierta) defunción de los ordenadores para juegos impulsados por Valve.

Asegura que retirar el enlace de la página principal es una limpieza rutinaria y que los ordenadores siguen apoyados por Valve a la venta en Steam. Además quieren usar lo aprendido para implementar mejor Vulkan para mejorar el rendimiento gráfico de los juegos

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

Se sirve del aprendizaje automático para reconocer y recoger diferentes tipos de objetos. El robot usa un software llamado Dex-Net para determinar cómo recoger objetos con una eficiencia increíble; incluso aquellos con un aspecto extraño. Este nuevo robot ha sido construido por el profesor de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) Ken Goldberg y por Jeff Mahler, uno de sus estudiantes graduados.

‘Machine learning’ como herramienta de futuro (y presente) para la redefinición del marketing digital. Por ejemplo, gracias a la Inteligencia Artificial y el machine learning que ha aplicado a sus herramientas, Google podrá decir al viajero cuál es el mejor momento del mes o del año para comprar un billete de avión o ver cuándo el precio de las habitaciones son más altas, entre otras cosas.

Hemos avanzado tan rápido los últimos años en inteligencia artificial que pensábamos que los robots serían tanto o más inteligentes que nosotros en poco tiempo. De pronto, nos hemos dado cuenta de que los desarrollos actuales no dan más de sí. Los avances actuales en IA han llegado a un callejón sin salida y tenemos que replantearnos toda la disciplina.

La ceremonia de entrega de los Oscars, recién concluida hace unos instantes, me ha dejado un sabor de boca muy interesante: los galardones han ido cayendo, uno detrás de otro, siguiendo las predicciones publicadas anteriormente por los algoritmos que, el pasado 1 de marzo, publicó BigML, la compañía de machine learning en la que soy asesor estratégico. Y cuando digo “uno detrás de otro”, realmente me refiero a eso: un pleno. Absoluto.

Los creadores de esta gran base de datos la han hecho pública para retar a los expertos de visión artificial para que mejoren las tecnologías de asistencia.

La noche que Ian Goodfellow intentaba ayudar a unos amigos con un problema, no sabía que estaba a punto de hacer uno de los mayores avances de la historia de la inteligencia artificial: las redes generativas antagónicas.

Está claro que la IA juega un papel muy importante y creciente en la industria de los servicios financieros. ¿Va a entrar igual en el sector de la asesoría y la consultoría corporativa?

Archivarix.com es un servicio que permite restaurar sitios web desde el archive.org . La descarga y el procesamiento del contenido se realizan en nuestro servidor, no gasta ni tiempo ni tráfico, y como resultado obtiene un archivo con el sitio web listo para usar. - Obtiene un sitio web que funciona y no contiene páginas 404, imágenes defectuosas, enlaces externos, scripts que no funcionan y otro tipo de basura. Todos los archivos defectuosos se reemplazan por códigos auxiliares (stubs) que podrá redactar, y los banners

El impacto que está teniendo la Inteligencia Artificial sobre nuestras vidas es enorme e innegable, incluso a nivel de profesiones. Únicamente podemos especular el modo en que acabará afectándonos. La inteligencia artificial puede hacer mucho bien por la humanidad pero mal usada podría tener consecuencias nefastas, tal y como apuntan opiniones de científicos y empresarios muy reputados como son Stephen Hawking o el propio Elon Musk),

Llevamos un par de años oyendo en todos sitios que la Inteligencia Artificial va a cambiar el mundo. Quizás sea verdad, quizás no. Mientras tanto, muchas empresas aprovechan el desconocimiento de la gente para vender productos que prometen tener Inteligencia Artificial. ¿Nos están engañando?

General Electric está creando un sistema basado en Inteligencia Artificial, que sea capaz de predecir la aparición de fallos durante la impresión 3D en metal, alterando los parámetros de impresión en tiempo real.

Esta creación artificial utiliza una refinada arquitectura de redes neuronales para lograr una voz más humana en la conversión texto-a-voz (TTS). forma parte de un trabajo publicado en ArXiv bajo el enrevesado título de Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions.

Si cumple su promesa, el aprendizaje automático cuántico podría transformar la inteligencia artificial. O tal vez sea la inteligencia artificial la que revolucione los ordenadores cuánticos. Sea como sea, ambos campos no dejan de avanzar

Son 'guapas', son listas y, también, son multifunción. Hablamos de las inteligencias artificiales, de los sistemas, dispositivos y algoritmos que parecen sacados del mismísimo Black Mirror y que en Blade runner cumplirían una función social. En eldiario.es hemos hablado este año de sistemas que lo mismo escribían noticias que pintaban cuadros de forma autónoma. También de los que se aventuraban a anticipar el final de una relación e incluso del Gran Hermano chino.

Es evidente que el ser humano necesita y tiene miedo de la IA y la robótica. Entonces ¿qué podemos hacer para no sucumbir ante esta nueva evolución? De nuevo, es posible que la Ciencia Ficción nos esté ofreciendo una pista, pero además puede llegar de los clásicos de todos los tiempos: Star Wars o La Guerra de las Galaxias.

Machín o Martín de Uranzu era su verdadero nombre. Fue un hombre de armas arquetípico de la época: de mucho valor y coraje, de quien el alcalde de Bugía escribiría en 1515: "Martín de la Rentería sanó de unas heridas, y agora está en la cama con una lanzada. No lo merece por cierto; pero por ser tan esforzado como es, pónese en la delantera y a veces hállase no con mucha compañía." Por cierto, no hay que confundirlo con Machín de Munguía, quien fue otro valeroso soldado que nada tiene que ver con nuestro protagonista.