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.

Inteligencia artificial y Machine Learning: el cerebro de una ciudad inteligente (Smart City)

Los datos recopilados por sensores y dispositivos IoT en la ciudad inteligente (Smart City) deben, de alguna manera, ser utilizados. Los datos pueden proporcionar información para detectar patrones y tendencias. Si tiene suficiente, también conocido como Big Data, puede obtener una imagen bastante precisa de lo que sea que esté explorando. Por ejemplo, las redes inteligentes, con suficiente información a la mano, pueden usar datos para determinar picos y valles en la necesidad de electricidad y luego ajustar la producción. Esto optimiza el uso de energía, ayudando en el impulso hacia la sostenibilidad.

Toma de decisiones con Inteligencia Artificial y Machine Learning
Las decisiones de optimización se pueden mejorar utilizando tecnología como Machine Learning (ML), que es un subconjunto de Inteligencia Artificial (AI). Machine Learning toma los datos generados por aplicaciones de salud, medidores inteligentes o automóviles con acceso a Internet, etc., y utiliza estos datos para detectar patrones y aprender a optimizar el servicio prestado. Por ejemplo, NVIDIA ha desarrollado video inteligente que maneja análisis de Big Data y aplica Machine Learning a transmisiones de video. Se han asociado con 50 proveedores de Inteligencia Artificial especializados en ciudades para utilizar la tecnología para mejorar áreas como el transporte inteligente. Se espera que haya mil millones de estas cámaras inteligentes para 2020. Esa es una gran cantidad de datos generados, analizados y aplicados. El sistema reemplazará la interpretación humana, reemplazándola con algoritmos de Machine Learning, con una mejora esperada en precisión y velocidad. Este cerebro de la ciudad procesará muchos de nuestros datos personales, incluidos los datos visuales sobre nuestros movimientos.

Como se mencionó anteriormente, Machine Learning requiere datos para detectar patrones y tendencias. El análisis de Big Data brinda a los servicios de la ciudad la información necesaria para responder de manera eficaz a las necesidades de sus ciudadanos. También utiliza estos datos en los servicios para generar respuestas más optimizadas al uso del servicio, lo que ayuda a mejorar la experiencia y mejorar la sostenibilidad. Un área que se está explorando como adecuada para la Inteligencia Artificial y Machine Learning es la personalización de los servicios. Esto requiere que los datos personales se recopilen y agreguen antes de ser utilizados como una herramienta de creación de perfiles.

http://bit.ly/2LvJxme

 

Desafíos del mercado de Machine Learning para los nuevos participantes 2019-2026

Un informe del mercado de Machine Learning evalúa las características importantes del mercado de Machine Learning en función de los escenarios actuales de la industria, las demandas del mercado y las estrategias comerciales. El informe del mercado separa la industria de Machine Learning en función de los tipos, aplicaciones, jugadores clave y regiones.

El informe de mercado de Machine Learning ofrece una evaluación completa de la industria. Las proyecciones incluidas en el informe se han determinado utilizando filosofías y presunciones de investigación demostradas. Por lo tanto, el informe de exploración se completa como un valioso examen y datos para cada característica del mercado, incluidos los mercados regionales, la metodología, los tipos y las aplicaciones. En una palabra, este informe ayudará al comprador a establecer un panorama del desarrollo industrial y las características del mercado de Machine Learning de 2019-2026.

Sobre Machine Learning:
El Mercado de Machine Learning se valoró en USD 2.500 millones en 2017 y se espera que alcance los USD 12.300 millones en 2026, a una tasa compuesta anual de 22.4% durante el pronóstico durante un período de pronóstico.

Competencia en el mercado de Machine Learning por parte de los principales fabricantes, con producción, precio, ingresos (valor) y participación de mercado para cada fabricante. Los mejores jugadores incluyen:
Apple
Ayasdi
Digital Reasoning
Darktrace
Dataiku
Facebook
Feedzai
Google
IBM Watson
Luminoso
N-iX
QBurst
Qualcomm
Skytree
Uber

Mercado de Machine Learning por tipos y aplicaciones:
- Mercado global de Machine Learning por componente: Software, Servicios
- Mercado global de Machine Learning por servicio: Servicios profesionales, Servicios gestionados
- Mercado global de Machine Learning por Modelo de implementación: Nube, local, global
- Mercado de Machine Learning por tamaño de organización: PYME, grandes empresas
- Mercado global de Machine Learning por sector vertical: BFSI, salud y ciencias biológicas, comercio minorista, telecomunicaciones, gobierno y defensa, fabricación, energía y servicios públicos, otros.

http://bit.ly/34sadLU

 

Cuando la experiencia humana mejora el trabajo de las máquinas

Los algoritmos de Machine Learning a veces pueden hacer un mejor trabajo con un poco de ayuda de la experiencia humana, al menos en el campo de la ciencia de materiales.

En muchas áreas especializadas de ciencia, ingeniería y medicina, los investigadores están recurriendo a algoritmos de Machine Learning para analizar conjuntos de datos que han crecido demasiado para que los humanos los entiendan. En la ciencia de los materiales, el éxito con este esfuerzo podría acelerar el diseño de materiales funcionales avanzados de próxima generación, donde el desarrollo ahora depende del antiguo ensayo y error.

Sin embargo, por sí mismas, las técnicas de análisis de datos tomadas de otras áreas de investigación a menudo no brindan los conocimientos necesarios para ayudar a los científicos e ingenieros de materiales a elegir cuál de las muchas variables ajustar, y no pueden explicar cambios dramáticos como la introducción de un nuevo compuesto químico en el proceso. En algunos materiales complejos como los ferroeléctricos, hasta 10 factores diferentes pueden afectar las propiedades del producto resultante.

En un artículo publicado en la revista NPJ Computational Materials, los investigadores explican cómo dar a las máquinas una ventaja para resolver el desafío mediante la organización inteligente de los datos que se analizarán en función del conocimiento humano de los factores que probablemente sean importantes y relacionados. Conocida como apilamiento dimensional, la técnica muestra que la experiencia humana todavía tiene un papel que desempeñar en la era de la Inteligencia Artificial.

http://bit.ly/2ZM3JIl

 
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