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.

Nueva aplicación utiliza Machine Learning para detectar Twitter Bots en cualquier idioma

Los investigadores han desarrollado una nueva aplicación que utiliza Machine Learning (ML) para detectar bots de Twitter en cualquier idioma.

El estudio presentado en la cuarta conferencia de humanidades digitales en los países nórdicos muestra que la aplicación es capaz de detectar tweets generados automáticamente, independientemente del idioma utilizado.

"Esto mejora la calidad de los datos y brinda una imagen más precisa de la realidad", dijo Mikko Laitinen, profesor de la Universidad de Finlandia Oriental.

En los últimos años, los grandes datos de varias aplicaciones de medios sociales han convertido la web en un repositorio de información generado por el usuario en un número cada vez mayor de áreas, dijeron los investigadores.

Twitter se ha convertido en una fuente popular de datos para la investigación de una serie de fenómenos, debido al acceso relativamente fácil a los tweets y sus metadatos.

Los Twitter Bots son cuentas no personales y automatizadas que publican contenido en las redes sociales en línea.

Se ha estimado que alrededor del 5 al 10 por ciento de todos los usuarios son robots y estas cuentas generan alrededor del 20-25 por ciento de todos los tweets publicados.

http://bit.ly/2IZsQhC

 

Diversificar y digitalizar, las grandes apuestas de las compañías petroleras españolas

El 80% de los directivos de empresas petroleras españolas dedicará el grueso de su inversión este año a diversificar sus negocios, mientras que la transformación digital aparece como la principal prioridad estratégica para el 91%.

En lo referente a prioridades de inversión, además de las referidas a la diversificación de los negocios (80% de respuestas), los directivos del sector petrolero prevén desembolsos en herramientas tecnológicas y en eficiencia energética, con un 60% en ambos casos. En la misma línea de buscar nuevos negocios, el 64% de los directivos contempla aumentar su presencia internacional, siendo las geografías más mencionadas Marruecos y México.

Fruto de la incertidumbre que planea sobre este sector, sus directivos se muestran cautos y sólo un 63% de ellos confía en aumentar la facturación este año, frente al 69% de media de los directivos del resto de sectores que esperan aumentar ventas, lo que se traduce en que tan solo el 45% prevé incrementar plantillas.

En materia de prioridades estratégicas, el 91% sitúa la transformación digital en el primer puesto, seguida de la mencionada expansión y crecimiento internacional, que es señalada por el 55% de los encuestados. Las herramientas que elegirá el sector petrolero para la transformación digital serán fundamentalmente Data & Analytics, elegida por el cien por cien de los encuestados, seguida del Machine Learning, por el que apostará el 67%.

http://bit.ly/2Yh8IjP

 

Machine Learning necesita la participación humana para trabajar con eficacia

Desde el primer uso de software avanzado en industrias intensivas en activos, como servicios públicos, aeropuertos, puertos, carreteras, ferrocarriles y minería, hace más de cuatro décadas, los fabricantes han emprendido un viaje para transformar sus negocios y crear valor agregado para los interesados.

Hoy en día, una nueva generación de tecnologías, impulsada por los avances en la Inteligencia Artificial basada en Machine Learning, está abriendo nuevas oportunidades para reevaluar los límites superiores de la excelencia operativa en estos sectores.

Para mantenerse un paso adelante del resto, las empresas no solo deben comprender las complejidades de Machine Learning, sino que también deben estar preparadas para actuar y aprovechar las ventajas.

Después de todo, las últimas soluciones de Machine Learning pueden determinar con semanas de anticipación si es probable que los activos se degraden o fracasen, distinguiendo entre el equipo normal y anormal y el comportamiento del proceso al reconocer patrones de datos complejos y descubrir las firmas precisas de degradación y falla.

“Pueden alertar a los operadores e incluso prescribir soluciones para evitar el fallo inminente, o al menos mitigar las consecuencias. Los generadores de software es autónomos y de autoaprendizaje. Demuestran una capacidad conocida como Machine Learning no supervisado, un método específico de aprendizaje de patrones de rendimiento o comportamiento mediante técnicas de agrupación en clústeres ”, dijo Mike Brooks, Director Senior de la compañía de software de optimización de activos con sede en Massachusetts AspenTech.

http://bit.ly/2YjyIec

 
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