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.

Según un informe, Tesla implementa una nueva red neuronal de Autopilot de forma masiva, con nuevas capacidades impresionantes

Si bien Tesla ha retenido su nueva característica principal de piloto automático con el lanzamiento de la versión 9, ha implementado una nueva red neuronal para Autopilot y, según un nuevo análisis, es una red neuronal enormemente más grande con capacidades impresionantes.
Sobre la base de las nuevas capacidades de Autopilot en la versión 9, ya se sabía que la nueva red neuronal de visión por ordenador debía actualizarse significativamente.
Ahora puede rastrear vehículos y otros objetos alrededor del coche, lo que significa que hace un mejor uso de las 8 cámaras alrededor del mismo y no solo de las frontales.
Ahora se comprende mejor la importancia de la actualización de la red neuronal de Tesla en la versión 9, ya que un experto en Deep Learning y Machine Learning que tuvo acceso al software y ha estado publicando sus observaciones sobre cada actualización, ha producido un análisis interesante sobre la versión 9.

https://bit.ly/2OXN13A


 

El proyecto que está mapeando cada panel solar en los Estados Unidos utilizando Machine Learning

La energía renovable es el futuro, pero en la actualidad nadie está contabilizando quién tiene paneles solares en su techo, en su patio trasero o en una instalación compartida en su comunidad. Afortunadamente, los paneles solares generalmente funcionan mejor cuando se exponen a la luz. Eso los hace fáciles de detectar y contar desde un satélite, que es lo que está haciendo el proyecto DeepSolar.

Hay una serie de iniciativas para recopilar esta información: algunas reguladas, otras voluntarias y otras automatizadas. Pero ninguno de ellos es lo suficientemente completa o precisa como para basar decisiones políticas o comerciales a nivel nacional o estatal.

Los ingenieros de Stanford (mecánicos y civiles, respectivamente) Arun Majumdar y Ram Rajagopal decidieron remediar esto con lo que parece, en retrospectiva, una solución bastante obvia.

Los sistemas de Machine Learning son excelentes para mirar imágenes y encontrar objetos para los que han sido "entrenados" para reconocer, ya sean gatos, caras o coches ... ¿por qué no paneles solares?

https://tcrn.ch/2V466ku

 

Temerosos de los prejuicios, Google bloquea los pronombres basados ​​en el género de una nueva herramienta de Inteligencia Artificial

En Mayo, Google introdujo una característica ingeniosa para Gmail que completa oraciones automáticamente a medida que los usuarios escriben. Escribe "Me encanta" y Gmail podría proponer "tú" o "eso".
Pero los usuarios no tienen suerte si el objeto de su afecto es "él" o "ella".
La tecnología de Google no sugerirá pronombres basados ​​en el género porque el riesgo es demasiado alto de que su tecnología "Smart Compose" pueda predecir incorrectamente el sexo o la identidad de género de una persona y ofender a los usuarios, según informaron los líderes de productos en las entrevistas.
El gerente de productos de Gmail, Paul Lambert, dijo que un científico investigador de la compañía descubrió el problema en enero cuando escribió "Me reuniré con un inversionista la próxima semana", y Smart Compose sugirió una posible pregunta de seguimiento: "¿Quieres conocerlo?" En lugar de "conocerla".
Los consumidores se han acostumbrado a las situaciones vergonzosas por culpa del corrector en los teléfonos inteligentes. Pero Google se negó a arriesgarse en un momento en que las cuestiones de género están cambiando la política y la sociedad, y los críticos están analizando los posibles sesgos en la Inteligencia Artificial y Machine Learning como nunca antes.

https://reut.rs/2KJxAHL

 
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