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.

AlphaZero: arrojando nueva luz sobre los grandes juegos de ajedrez, shogi y Go

A fines de 2017 se presentó AlphaZero, un sistema único que aprendió desde cero cómo dominar los juegos de ajedrez, shogi (ajedrez japonés) y Go, superando a cada programa campeón del mundo en cada caso. Los resultados preliminares fueron emocionantes al ver la respuesta de los miembros de la comunidad de ajedrez, quienes vieron en los juegos de AlphaZero un estilo de juego innovador, altamente dinámico y "no convencional" que difería de cualquier motor de ajedrez que se presentara antes.

La evaluación completa de AlphaZero publicada en la revista Science, confirma y actualiza los resultados preliminares. Describe cómo AlphaZero aprende rápidamente cada juego para convertirse en el jugador más fuerte en la historia de cada uno, a pesar de comenzar su entrenamiento de juego en forma aleatoria, sin conocimiento de dominio incorporado, sólo con las reglas básicas del juego.

Esta capacidad de aprender cada juego de nuevo, sin restricciones por las normas del juego humano, da como resultado un estilo de juego distintivo, poco ortodoxo, a la vez que creativo y dinámico. El Gran Maestro de Ajedrez Matthew Sadler y la Maestra Internacional Natasha Regan, que han analizado miles de juegos de ajedrez AlphaZero para su próximo libro Game Changer, dicen que su estilo es diferente a cualquier motor de ajedrez tradicional. "Es como descubrir los cuadernos secretos de un gran jugador del pasado", dice Matthew.

https://bit.ly/2BUtM3x

 

Un nuevo diseño radical de redes neuronales podría superar grandes desafíos en Inteligencia Artificial

Los investigadores tomaron ecuaciones del cálculo para rediseñar la maquinaria central de Deep Learning para que pueda modelar procesos continuos como cambios en la salud.

Un investigador de Inteligencia Artificial en la Universidad de Toronto quería construir un modelo de Deep Learning que pudiera predecir la salud de un paciente a lo largo del tiempo. Pero los datos de los registros médicos son un tanto confusos: a lo largo de su vida, puede visitar al médico en diferentes momentos por diferentes motivos, generando una pequeña cantidad de mediciones a intervalos arbitrarios. Una red neuronal tradicional padece por manejar esto. Su diseño la obliga a aprender de los datos con claras etapas de observación. Por lo tanto, es una herramienta deficiente para modelar procesos continuos, especialmente aquellos que se miden de manera irregular a lo largo del tiempo.

El desafío llevó a Duvenaud y sus colaboradores en la universidad y al Vector Institute a rediseñar las redes neuronales como las conocemos. Su artículo fue uno de los cuatro mejores "mejor documento" en la conferencia de Sistemas de procesamiento de información neuronal, una de las reuniones de investigación de Inteligencia Artificial más grandes del mundo.

https://bit.ly/2V3kIkq

 

Deep Learning: cuando la Inteligencia Artificial imita al cerebro humano

En 2015, el novelista Alex Garland se estrenaba como director de cine con Ex Machina, una película que aborda, entre otras cuestiones, el avance de la Inteligencia Artificial para lograr que los robots sean capaces de interactuar con las personas como si de un humano se tratase. Consciente (o no) de ello, lo que Garland plantea a grandes rasgos durante las casi dos horas que dura la película es Deep Learning. O lo que es lo mismo: si una máquina puede alcanzar el mismo conocimiento que una persona tarda en aprender muchos años.

Explicado desde un punto de vista teórico, Deep Learning es una subsección de la Inteligencia Artificial que se compone de un sistema de algoritmos que imitan el comportamiento del cerebro humano a través de una red de neuronas artificiales. El desarrollo tecnológico actual persigue que las máquinas sean capaces de autoprogramarse, es decir, que aprendan de su propia experiencia, siendo capaces de tomar decisiones por ellas mismas, de modo que la intervención humana en un futuro se limitará el aprendizaje supervisado.

“Suena a futurista, pero es algo que está ya en nuestras vidas”, explica Francisca Morán, directora corporativa del IMF Business School. La escuela de negocios calcula que para 2022 el trabajo de una de cada cinco personas estará relacionado con la Inteligencia Artificial. “Las máquinas van aprendiendo al mismo nivel que lo hace un cerebro humano, gracias también al Big Data y Machine Learning, capaces de adivinar nuestros gustos y hacernos recomendaciones sin necesidad de preguntarnos”, expone Morán.

https://bit.ly/2AYHqlb

 
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