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.

Cellular Automata as Convolutional Neural Networks

Deep learning techniques have recently demonstrated broad success in predicting complex dynamical systems ranging from turbulence to human speech, motivating broader questions about how neural networks encode and represent dynamical rules. The authors explore this problem in the context of cellular automata (CA), simple dynamical systems that are intrinsically discrete and thus difficult to analyze using standard tools from dynamical systems theory. They show that any CA may readily be represented using a convolutional neural network with a network-in-network architecture.
https://bit.ly/2r0xPFf

 

Su próxima cita con el médico podría ser con una Inteligencia Artificial

Una nueva ola de chatbots está reemplazando a los médicos y brindando asesoramiento médico de primera línea, pero ¿son tan buenos como los reales?
Babylon Health, un primer proveedor de atención médica digital con sede en Londres, tiene una misión que le gusta compartir en letra grande y negritas: poner un servicio de salud accesible y asequible en manos de todas las personas del mundo. La mejor manera de hacer esto, dice el fundador de la compañía, Ali Parsa, es evitar que las personas necesiten ver a un médico.
En caso de duda, las aplicaciones siempre recomendarán buscar una segunda opinión humana. Pero al colocarse entre nosotros y los profesionales médicos, cambian la forma de acceder al primer contacto con la atención médica. Cuando la aplicación Babylon Health comenzó a dar consejos sobre las formas de autotratamiento, la mitad de los pacientes de la compañía dejaron de pedir una cita, dándose cuenta de que no la necesitaban.
Babylon no es la única aplicación de este tipo, pero se ha integrado con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (National Health Service, NHS), lo que demuestra cómo esta tecnología podría cambiar la forma en que se administran y pagan los servicios de salud. El año pasado, Babylon comenzó una prueba piloto con un hospital en Londres en el que las llamadas a la línea de asesoramiento que no son de emergencia del NHS son manejadas en parte por la AI de Babylon.
https://bit.ly/2yl9ePh

 

Cómo construir tu propia AlphaZero AI usando Python y Keras

En marzo de 2016, AlphaGo de Deepmind venció al 18 veces campeón del mundo, el jugador del Go, Lee Sedol 4–1 en una serie de partidas vistas por más de 200 millones de personas. Una máquina había aprendido una estrategia sobrehumana para jugar al Go, una proeza que antes se creía imposible, o al menos en se pensaba en ese momento, a una década de ser realizada.
Esto en sí mismo fue un logro notable. Sin embargo, el 18 de octubre de 2017, DeepMind dio un gran paso adelante.
El artículo titulado ‘Mastering the Game of Go without Human Knowledge’ presentó una nueva variante del algoritmo, AlphaGo Zero, que había derrotado a AlphaGo 100–0. Increíblemente lo había hecho aprendiendo únicamente a través del juego propio, comenzando con 'tabula rasa' (estado en blanco) y encontrando gradualmente estrategias que vencerían a las encarnaciones anteriores de sí mismo. Ya no se necesitaba una base de datos de juegos de expertos humanos para construir una Inteligencia Artificial sobrehumana.
Apenas 48 días después, el 5 de diciembre de 2017, DeepMind lanzó otro artículo ‘Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm’ que muestra cómo AlphaGo Zero podría adaptarse para vencer a los programas campeones del mundo StockFish y Elmo en el ajedrez y shogi. Todo el proceso de aprendizaje, desde que se le mostraron los juegos por primera vez hasta que se convirtió en el mejor programa de ordenador del mundo, había durado menos de 24 horas.
Con esto, nació AlphaZero, el algoritmo general para ser bueno en algo, rápidamente, sin ningún conocimiento previo de la estrategia de expertos humanos.

https://bit.ly/2DPiNKt


 
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