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.

6 tendencias emergentes de Inteligencia Artificial y Machine Learning para observar en 2020

Esta noticia no debería sorprenderte: el mercado de soluciones de Inteligencia Artificial continúa creciendo a un ritmo acelerado y representa decenas de miles de millones de dólares en ingresos.

Caso en cuestión: un informe de la firma de investigación IDC en septiembre dijo que el gasto global para sistemas de Inteligencia Artificial alcanzará los $ 97.9 mil millones en 2023, un aumento asombroso de los $ 37.5 mil millones proyectados que se gastarán este año. Eso significa que la tasa de crecimiento anual será del 28,4 por ciento en los próximos años.

Esto significa que 2020 será un año crítico para establecer el tono para la próxima década de innovaciones en el espacio de Inteligencia Artificial y continuar con el impulso existente. Pero, ¿qué significa eso para las organizaciones que venden y compran soluciones de Inteligencia Artificial? ¿En qué áreas deberían invertir?

Lo que sigue son seis tendencias emergentes de Inteligencia Artificial y Machine Learning que las organizaciones deben observar y considerar para sus propias estrategias en 2020.

- Inteligencia Artificial explicable
- Inteligencia Artificial autónoma
- Seguridad Inteligencia Artificial
- Inteligencia Artificial conversacional
- Infraestructura Inteligencia Artificial
- Machine Learning clásico seguirá siendo importante

 http://bit.ly/2OqGETZ

 

El primer estudio sobre conocimiento y percepción de la ciencia de datos en España se realizará en la Universidad de Salamanca

En la actualidad, la Ciencia de Datos es uno de los campos de la ciencia más novedosos, desafiantes, revolucionarios y polémicos, por lo que su comunicación social presenta más desafíos que otros ámbitos. Es una disciplina contemporánea que combina enfoques de informática y de matemáticas para obtener conocimiento de los datos y que incluye Big Data, que es un campo que trata con grandes y complejos datos e Inteligencia Artificial, que estudia cómo las máquinas pueden resolver problemas complejos al razonar y elegir las mejores opciones.

Aunque cada día se incorporan a la jerga ciudadana términos relacionados con la Ciencia de Datos, se aprecian dificultades en la comprensión de conceptos como “algoritmo” o “aprendizaje automático”. Además, encontramos serias preocupaciones sobre los riesgos y amenazas del big data o la inteligencia artificial, como es el caso de la destrucción de empleos por la sustitución de máquinas inteligentes o el uso nuestros datos personales para fines de control social.

“La comunicación de la Ciencia de Datos merece ser estudiada dado su impacto actual, por lo que es necesario conocer cómo se comunica y si esa comunicación es efectiva.”

 http://bit.ly/2OxyQ30

 

¿Podría Machine Learning e IA dañar la competencia tecnológica?

¿La Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning dividirán la industria tecnológica en "los que la tienen" y "los que NO la tienen"?

Esa es la tesis presentada por un artículo reciente en The New York Times, que sugiere que, mientras que las empresas ultra monetizadas como Google y Facebook pueden financiar tanta IA investigando según lo necesiten, las instituciones académicas y las empresas más pequeñas se quedan atrás. "Los enormes recursos informáticos que estas compañías tienen representan una amenaza: las universidades no pueden competir", dijo al periódico Craig Knoblock, director ejecutivo del Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California.

The Times apunta a OpenAI, que se lanzó como una organización sin fines de lucro diseñada para prevenir IA de ser usado de maneras terribles y poco éticas, como un ejemplo de esta tendencia. Desde entonces, OpenAI se ha convertido en una empresa con fines de lucro "limitada" y, según los informes, planea utilizar cualquier ingreso para financiar su infraestructura informática. "Si no tiene suficiente cómputo, no puede hacer un gran avance", dijo Ilya Sutskever, científico jefe de OpenAI.

Vale la pena señalar que Sutskever ganó casi $ 2millones en 2016, según los informes, mientras que otro investigador de OpenAI obtuvo $800,000. De hecho, vale la pena examinar los salarios y beneficios como un elemento crucial en esta mezcla en particular, algo en lo que el artículo del Times realmente no profundiza. La capacidad de las grandes empresas para ofrecer millones de dólares en salarios y compensación de acciones a individuos de IA. Los investigadores son una gran ventaja, casi imposible de cumplir para las empresas más pequeñas, y para todas las instituciones de investigación menos las más ricas.

http://bit.ly/2QzvRcW

 
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