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.

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

 

Kaiser Permanente desarrolla una herramienta de Machine Learning para predecir el riesgo de VIH

Los investigadores de Kaiser Permanente desarrollaron un algoritmo de Machine Learning que los investigadores dicen que podría ayudar a prevenir la transmisión del VIH.

La herramienta analítica identifica de manera más efectiva a las personas en riesgo de contraer el VIH en comparación con otras herramientas de predicción del riesgo de VIH, para permitir que más pacientes en riesgo sean derivados a medicamentos preventivos, según un estudio que describe la herramienta de predicción publicada el 5 de julio en The Lancet HIV.

Los investigadores de Kaiser Permanente San Francisco, la División de Investigación de Kaiser Permanente, el Centro Médico Beth Israel Deaconess y la Escuela de Medicina de Harvard analizaron los registros médicos de 3,7 millones de pacientes de Kaiser Permanente y desarrollaron un algoritmo de Machine Learning para predecir quién se infectaría con VIH en un período de tres años.

El algoritmo encontró que el 2.2% de todos los pacientes tenían un riesgo alto o muy alto.

Este grupo de pacientes señalados incluyó a casi la mitad de los hombres que luego se infectaron, una mejora significativa de otras herramientas de predicción de riesgo de VIH publicadas, según el estudio.

http://bit.ly/2H7HYZ3

 

Pautas éticas para Inteligencia Artificial y desarrollo de Machine Learning

Las empresas deben tener en cuenta las pautas éticas al crear nuevos tipos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, dice Diana Kelley, de Microsoft, quien explica cómo las empresas pueden crear nuevas tecnologías responsables.

"Queremos asegurarnos de que creamos herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning en las que podamos confiar, con estos componentes éticos que se han abordado y que incluirían cosas como la transparencia, la seguridad y la privacidad, y garantizar que se hayan creado de manera flexible para prevenir el uso indebido", Dice Kelley.

En una entrevista en la Cumbre de Fraude y Violación del Grupo de Medios de Seguridad de la Información en Seattle, Horton discute:
- Cómo la ética debe desempeñar un papel en el desarrollo de la Inteligencia Artificial y Machine Learning;
- Cómo eliminar el sesgo que a veces está integrado en estos algoritmos;
- Los roles que desempeñan estas tecnologías para ayudar a los equipos de seguridad a mantenerse al día con sus trabajos.

Kelley, CTO de campo de ciberseguridad para Microsoft, es arquitecta, profesional, asesora ejecutiva y autora de ciberseguridad. En Microsoft, aprovecha sus más de 25 años de experiencia en seguridad y riesgo cibernético para brindar asesoramiento y orientación a las OSC, CIO y CISO en algunas de las compañías más grandes del mundo y colabora con el Informe de inteligencia de seguridad de Microsoft. Anteriormente, fue asesora ejecutiva de seguridad ejecutiva global en IBM Security. Kelley es miembro de la facultad de Inteligencia ArtificialNS Research, mentor de la industria en CyberSecurity Factory y profesora invitada en el programa de Maestría en Ciencias en Seguridad Cibernética de Boston College.

http://bit.ly/2H3HDqs

 
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