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.

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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.

Big Data, Machine Learning y Ciencia de Datos para impulsar las mejores oportunidades laborales

El rápido avance en el espacio digital ha llevado a un aumento en la demanda de profesionales expertos en Big Data, Machine Learning y Ciencia de Datos.

Big Data, Machine Learning y Ciencia de Datos generarán las mejores oportunidades de trabajo este año, dice el informe Salary Benchmark 2019 de la consultora de contratación profesional Michael Page India. Se espera que la fuerte actividad de contratación continúe a medida que los roles se amplíen a las contrataciones sénior, dada la mayor demanda de altos ejecutivos indios equipados con experiencia en administración de negocios y partes interesadas.

“El movimiento entre profesionales de alto nivel puede atribuirse al crecimiento de las industrias de la India y la disponibilidad de talento. Esto explica la actividad de empleo clave dentro de las organizaciones de fabricación medianas y grandes que se especializan en productos químicos, materiales de construcción y compañías de consumo nacionales ", dijo Nicolas Dumoulin, Director General de Michael Page India en un comunicado.

“La entrada de nuevos fondos dentro del sector de capital privado también ha llevado a la contratación de alto nivel. Además, el auge del comercio electrónico y los negocios fintech de la India han aumentado las oportunidades para que talentos de alto nivel se muden de industrias establecidas como el FMCG y los espacios bancarios ", agregó Dumoulin.

http://bit.ly/2SQjtqg

 

¿Quién va a ganar más dinero con la nueva ola de la Inteligencia Artificial?

Cada gran ola de tecnología produce una pequeña cantidad de compañías extremadamente valiosas por valor de decenas a cientos de miles de millones de dólares. A menudo es difícil predecir quiénes serán los grandes ganadores cuando surja una nueva tecnología importante.
Sin embargo, si uno estudia la historia de la tecnología, el valor y los ingresos de la mayoría de las oleadas tecnológicas tienden a acumularse en dos tipos de empresas: las que producen semiconductores o sistemas subyacentes y las que crean aplicaciones o software de usuario final.
Por ejemplo, en la era móvil, Qualcomm y ARM se beneficiaron en el lado del semiconductor y el hardware, mientras que las aplicaciones verticales como Uber, WhatsApp e Instagram surgieron como compañías valoradas en decenas de miles de millones. Otras olas tecnológicas que crearon las principales compañías de semiconductores incluyen redes (Broadcom) y juegos (Nvidia).
Una nueva ola de tecnología está actualmente barriendo el mundo: la de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA). Es probable que esta nueva tecnología siga un curso similar, ya que los ganadores en el mercado incluirán tanto compañías de semiconductores como compañías de aplicaciones verticales para usuarios finales.

https://bit.ly/2rfGSlC

 

Cómo la Inteligencia Artificial y Machine Learning mejoran el tráfico de comunicaciones en tiempo real

Las redes modernas están provocando un cambio sísmico en la forma en que las comunicaciones en tiempo real atraviesan las redes IP para tomar las rutas más óptimas. Las técnicas de la generación anterior para gestionar el tráfico requerían escenarios estáticos "si X, luego Y" para ser preprogramados en redes en una base de salto por salto utilizando la tecnología heredada de calidad de servicio. Pero gracias a los avances en Machine Learning e Inteligencia Artificial, las redes pueden aprovechar la visibilidad de la red de extremo a extremo y el redireccionamiento dinámico de los flujos de datos para mejorar considerablemente el rendimiento y la confiabilidad del tráfico de comunicaciones en tiempo real.

Las redes heredadas dependen de la calidad de servicio tradicional (QoS) para ayudar a mejorar la confiabilidad de los flujos de datos de comunicación en tiempo real, como voz y vídeo. QoS utiliza un proceso de identificación, marcado y cumplimiento de políticas de tres pasos para brindar un tratamiento preferencial a los flujos críticos, incluidas las aplicaciones de transmisión en tiempo real.

Se requiere la identificación de los datos para que el sistema pueda saber qué paquetes deben ser favorecidos sobre otros. Durante años, este proceso fue a menudo manual, en el que un administrador de red ha configurado reglas para identificar paquetes IP en función de factores como la dirección IP de origen y destino, el protocolo y el número de puerto. Los administradores de red también tenían que editar constantemente las reglas cuando ocurrían cambios en la red o en las aplicaciones.

Si bien QoS ofreció una manera de mejorar la confiabilidad de las comunicaciones en tiempo real, fue incómodo de administrar debido a los métodos de configuración manual, así como al hecho de que cada router o switch a lo largo de una ruta de flujo de datos tenía que administrarse por separado. Así, cuando la Inteligencia Artificial y Machine Learning comenzaron a ganar impulso en la red, uno de los primeros escenarios de casos de uso fue asumir el desafío de simplificar y mejorar el tráfico de comunicaciones en tiempo real.

Tres tecnologías son responsables de estas mejoras: inspección de la aplicación de Capa 7, un plano de control centralizado y reencaminamiento dinámico de flujos de datos individuales.

https://bit.ly/2t581bS

 
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