Machine Learning Tarragona #181114

Machine Learning Tarragona es el resumen principal de noticias de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) para el área de Tarragona, España.

Los principales desarrollos 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 el área de Tarragona, España.

La Inteligencia Artificial sigue fallando en el reconocimiento robusto de dígitos manuscritos (y cómo solucionarlo)

Deep Learning ha sido elogiado por resolver todo, desde coches de conducción autónoma hasta el clima mundial. Y, sin embargo, las redes neuronales profundas (el caballo de batalla de Deep Learning) no logran resolver satisfactoriamente incluso las tareas más simples: el reconocimiento robusto de dígitos o números escritos a mano.
Con solo una ligera modificación de las imágenes, una red neuronal clasifica erróneamente los dígitos. Este tipo de aportaciones "contradictorias" se conocen desde hace muchos años. Afectan básicamente a todas las aplicaciones de Deep Learning desde el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes semánticas, el reconocimiento de voz hasta el filtrado de spam. Casi todas las redes neuronales desplegadas actualmente están afectadas y podrían ser atacadas (incluyendo, por ejemplo, Siri o Amazon Echo).
¿Reconoce incluso la insinuación de un dígito escrito a mano? ¿No? La red neuronal es extremadamente segura de que estos son todos ceros. Estas llamadas imágenes irreconocibles resaltan otro problema más con las redes neuronales de hoy: se comportan de forma completamente errática si las entradas están demasiado lejos de los datos "normales" (en este caso, ruido en lugar de dígitos).
https://bit.ly/2FjOJst  

Unity y DeepMind avanza en la investigación de la Inteligencia Artificial utilizando mundos virtuales

Unity Technologies, creador de la plataforma de desarrollo 3D en tiempo real líder en el mundo, anunció su colaboración con DeepMind, el líder mundial en investigación de Inteligencia Artificial (IA), que permitirá el desarrollo de entornos virtuales y tareas en apoyo del programa  de investigación fundamental de Inteligencia Artificial de la empresa.
Los investigadores de DeepMind están tratando de resolver enormes problemas de Inteligencia Artificial y Unity les proporciona una solución para crear entornos virtuales complejos que permitirán el desarrollo de algoritmos capaces de aprender a resolver tareas complejas en diversos entornos.
Unity no es ajeno a forjar un liderazgo en diferentes líneas de pensamiento en el campo de la Inteligencia Artificial. En combinación con el kit de herramientas ML-Agents, Unity se está convirtiendo rápidamente en la plataforma elegida para el desarrollo de agentes inteligentes. El motor de Unity puede crear las simulaciones masivas que necesitan los investigadores para estudiar agentes artificiales autónomos y desarrollar nuevos tipos de algoritmos, que influirán en la investigación fundamental de Inteligencia Artificial en áreas que incluyen robótica, desarrollo de vehículos autónomos y muchas otras áreas de la ciencia y la tecnología.
https://bit.ly/2FfgFxi
 

Introducción al Aprendizaje Automático para programadores

Fast.ai ha lanzado un curso más nuevo (y el más grande!), Introducción al aprendizaje automático para codificadores. El curso, grabado en la Universidad de San Francisco como parte del plan de estudios de la Maestría en Ciencias en Data Science, cubre los fundamentos prácticos más importantes de Machine Learning moderno. Hay 12 lecciones, cada una de las cuales dura alrededor de dos horas.
Ya hay algunos cursos excelentes de aprendizaje automático. Este nuevo curso utiliza herramientas y bibliotecas modernas, que incluyen python, pandas, scikit-learn y pytorch. A diferencia de muchos materiales educativos en el campo, el enfoque es "codificar primero" en lugar de "matemáticas primero". Se adapta bien a las personas que escriben código todos los días, pero tal vez no estén practicando sus habilidades matemáticas con la misma frecuencia (aunque cubren toda la teoría necesaria cuando sea apropiado).
https://bit.ly/2RLZ15K

 
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