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.

Cómo un Machine Learning malévolo podría descarrilar la Inteligencia Artificial

El experto en seguridad de Inteligencia Artificial, Dawn Song, advierte que el "Machine Learning adverso" podría usarse para aplicar ingeniería inversa a los sistemas, incluidos los utilizados en defensa.

"La Inteligencia Artificial no revolucionará nada si los hackers pueden meterse con ella". Esa es la advertencia de Dawn Song, una profesora de UC Berkeley que se especializa en estudiar los riesgos de seguridad relacionados con la Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Hablando en EmTech Digital, un evento en San Francisco producido por MIT Technology Review, Song advirtió que las nuevas técnicas para sondear y manipular los sistemas de Machine Learning, conocidas en el campo como métodos de "Machine Learning en la confrontación", pueden causar grandes problemas para cualquiera que busque aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial en los negocios.

Song dijo que Machine Learning adverso podría usarse para atacar casi cualquier sistema basado en tecnología. "Es un gran problema", dijo a la audiencia. "Necesitamos unirnos para arreglarlo".

Machine Learning adverso implica la introducción experimental de información en un algoritmo para revelar la información en la que ha sido entrenado, o la información distorsionada de una manera que hace que el sistema se comporte mal. Al ingresar muchas imágenes en un algoritmo de visión por ordenador, por ejemplo, es posible realizar ingeniería inversa de su funcionamiento y garantizar ciertos tipos de resultados, incluidos los incorrectos.

Song presentó varios ejemplos de trucos de aprendizaje adverso que su grupo de investigación ha explorado.

Un proyecto, realizado en colaboración con Google, involucró el análisis de algoritmos de Machine Learning entrenados para generar respuestas automáticas a partir de mensajes de correo electrónico (en este caso, el conjunto de datos de correo electrónico de Enron). El esfuerzo demostró que al crear los mensajes correctos, es posible que el modelo de la máquina entregue datos confidenciales, como números de tarjetas de crédito. Google utilizó los resultados para evitar que Smart Compose, la herramienta que genera automáticamente texto en Gmail, sea explotada.

http://bit.ly/2U0vA5F

 

Las ‘startups’ españolas del sector legal planean aumentar un 50 % sus plantillas en 2019

Las ‘startups’ españolas de tecnología aplicada al sector legal o Legaltech planean generar 500 nuevos empleos directos, según el mapa de empresas elaborado tras el encuentro sectorial ‘Unconference’.

Este sector ‘Legaltech’ está formado en España por unas 120 compañías que generan, aproximadamente, 1.000 empleos directos, según el mapa del sector elaborado tras la primera edición del encuentro sectorial ‘Unconference‘ que organiza la consultora Finnovating realizado en Madrid, en el que se han reunido 80 consejeros delegados de las principales compañías de este ámbito.

El 67% de las compañías de este sector prevé contrataciones, que podrían alcanzar los 500 empleos directos durante este año 2019, según el mapa del sector ‘Legaltech’ que ha preparado Finnovating.

El 50% de las empresas de este sector que aplica tecnología al ámbito legal colabora con empresas tradicionales del sector, algo que se debe, según el consejero delegado de Finnovating Rodrigo García de la Cruz,  a que ofrecen “soluciones muy demandadas por las empresas, despachos y usuarios”.

Entre los servicios ofertados por este tipo de compañías están los servicios legales a través de Internet, las plataformas de servicios (‘marketplaces’), pruebas electrónicas para juicios (‘digital evidence’) o asesoramiento en contratos y documentación legal.

También utilizan tecnologías emergentes como cadena de bloques o ‘blockchain’, Inteligencia Artificial, datos masivos o ‘big data’, contratos inteligentes, computación en la nube o algoritmos de Machine Learning.

http://bit.ly/2YqRhKy

 

Quobyte muestra el almacenamiento definido por software para Machine Learning en GTC

Quobyte anunció sus planes para exhibir la tecnología de almacenamiento distribuido en la Conferencia de Tecnología de GPU de NVIDIA en Silicon Valley. El almacenamiento definido por el software Quobyte convierte los servidores de productos básicos en un sistema de archivos de centros de datos confiable y altamente automatizado.

"A medida que Machine Learning se convierte cada vez más en una herramienta indispensable para las organizaciones que buscan tomar decisiones críticas derivadas de sus datos acumulados, existe una creciente necesidad de una infraestructura de almacenamiento unificada que permita resultados más rápidos y la capacidad de aprovechar al máximo las GPU", dijo Bjoern Kolbeck, Quobyte co- Fundador y CEO. "Estamos muy contentos de tener la oportunidad de presentar a los asistentes al GTC de NVIDIA cómo pueden acelerar rápida y fácilmente sus cargas de trabajo de Machine Learning superando los desafíos de datos asociados con la escala, el rendimiento y el acceso a todos los datos en toda la organización".

El sistema de archivos del centro de datos de Quobyte ofrece un alto rendimiento, almacenamiento compartido masivamente escalable para los requisitos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, vehículos autónomos / robóticos y aplicaciones empresariales a escala de la nube. Desacopla y abstrae el hardware básico para ofrecer una baja latencia y un rendimiento paralelo para los requisitos sustanciales de las cargas de trabajo actuales basadas en datos, la elasticidad y agilidad para escalar a miles de servidores y la capacidad de crecer a cientos de petabytes con poco o ninguna carga administrativa agregada.

GTC atrae a desarrolladores, investigadores y tecnólogos de muchas de las principales empresas, universidades, empresas de investigación y agencias gubernamentales de todo el mundo. Los asistentes pueden interactuar con expertos sobre el presente y el futuro de la Inteligencia Artificial y Deep Learning, IoT, coches de conducción autónoma y más.

http://bit.ly/2XVqK7T

 
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