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.

Ética, Machine Learning y discapacidades

Hay muchos temas que generan interés dentro de la accesibilidad y la discapacidad, pero los temas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) y el potencial para la aparición de sesgos (no intencionales) hacia las personas con discapacidad es claramente algo en lo que muchas personas están pensando. Techshare Pro 2019 celebró un panel sobre este tema; "Ética, Machine Learning y discapacidades", presidida por Abi James de AbilityNet e incluida Reema Patel, Jefa de Participación Pública del Instituto Ada Lovelace, Christopher Patnoe, Jefe de Programas de Accesibilidad en Google, Sarah Herrlinger, Directora de Políticas e Iniciativas de Accesibilidad Global en Apple, y Anja Thieme, Investigadora Senior en Interacción Humano-Computadora para Microsoft.

Lavado de ética y compras de ética
Reema Patel comenzó la discusión destacando el papel del (relativamente nuevo) Instituto Ada Lovelace y su misión; "Para garantizar que los datos y la Inteligencia Artificial funcionen para las personas y la sociedad". Reema deseaba destacar que el término "ética" en sí mismo es impugnado y que era importante evitar lo que ella llamó "lavado de ética" o "compra de ética": elegir arbitrariamente principios éticos de una lista. En cambio, propuso un enfoque en responder a diversas voces y perspectivas.

Sesgo y discriminación
El panel destacó que los grupos que actualmente desarrollan Inteligencia Artificial y sistemas basados ​​en datos no son típicamente representativos de la población en general y, aunque esto ha atraído críticas generalizadas en términos de diversidad de género, también hay poca representación de la discapacidad y la diversidad socioeconómica en estos equipos de desarrollo. También se sugirió que tal vez debería haber un objetivo para la sobre-representación de las personas marginadas, ya sea raza, género, religión o discapacidad, para garantizar que todos tengan voz. Para las personas involucradas en impulsar la accesibilidad, se trata de entrar en la conversación y garantizar que permanezca presente en estas conversaciones. El equipo de accesibilidad en Apple, por ejemplo, participó en el punto en el que se estaba discutiendo Face ID y, por lo tanto, pudo ayudar a desarrollar el algoritmo para garantizar que se consideraran todos los tipos de rostro: personas con prótesis, personas que pueden tener los ojos cerrados todo el tiempo; un conjunto de datos diverso de usuarios y casos de uso que pueden no haberse considerado sin esta entrada.

http://bit.ly/2RS1EXb

 

Cómo comenzar en Inteligencia Artificial y Machine Learning

Para aquellos de vosotros que estéis interesados ​​en carreras en Inteligencia Artificial y Machine Learning, recomendamos lo siguiente:

- Aprende a escribir CÓDIGO: la codificación es un ejercicio increíble de disciplina y lógica que, cuando se hace de la manera correcta, puede ayudar a tu mente a comprender problemas y soluciones que no hubieras considerado originalmente. Una excelente forma de comenzar sería Python, que es un lenguaje de programación sofisticado y de alto nivel, pero muy práctico para Machine Learning.

- DOMINAR lo que está codificando: algunas personas afirman ser ingenieros de Machine Learning o ingenieros de Inteligencia Artificial porque son capaces de clonar un repositorio git (tomando prestado un fragmento de código que alguien escribió e hizo público) para una tarea específica o sigue una línea de tutoría en línea. Es un gran comienzo, sin embargo, no hay nada más dañino (técnicamente hablando) para una compañía de Inteligencia Artificial que un ingeniero que no entiende lo que está haciendo, codificando y desplegando. Comprender y poseer tu código (tan pequeño como pueda pensar que es) te dará una ventaja increíble y un control sobre tu proyecto de Inteligencia Artificial. No importa si no es el código más "optimizado" al principio, siempre que lo entiendas. Un buen ejercicio sería participar en las competencias de Kaggle o contribuir activamente a un repositorio de github popular. Ambos te darán una validación de la comunidad, que es muy valiosa para las empresas que contratan ingenieros centrados en Machine Learning.

- ENTIENDE lo que estás codificando: Machine Learning es un campo complejo y vasto, que se basa en conceptos matemáticos específicos y enfoques estadísticos. Comprender las matemáticas detrás del código, te dará una ventaja increíble cuando se trata de optimizar un algoritmo, corregir un error o simplemente reconocer un problema y traducirlo en un problema de Inteligencia Artificial. Esto también te ayudará a reunir el conjunto de datos correcto y a poseer su código.

- No inventes problemas para resolver: No es raro ver las startups, especialmente en Silicon Valley, lanzadas porque los fundadores tienen una solución (un algoritmo, un conjunto de datos, etc.) y deciden inventar un problema. Por favor, no hagas eso. La mejor manera de construir y desarrollar con éxito una startup de Inteligencia Artificial es identificar un problema REAL en la vida cotidiana de las personas y luego encontrar una solución que puedas CODIFICAR, DOMINAR y ENTIENDA.

Finalmente, PERSEVERA. Inteligencia Artificial y Machine Learning son campos complicados que requieren mucha disciplina y trabajo. Este es un viaje largo, así que espera. Sé humilde, nunca dudes en hacer preguntas y ayudar a tu comunidad.

http://bit.ly/2BQO3WE

 

Los nuevos sectores más populares de la nación de nueva creación para la India: tecnología publicitaria y de medios

Israel es conocida como la "nación emergente" y tiene fama en la India por sus tecnologías innovadoras en tratamiento y gestión del agua, agricultura, atención médica y, por supuesto, seguridad. Pero la nación emergente no se detiene en estos sectores. De hecho, otros sectores podrían ser mucho más prometedores para las tecnologías israelíes en la India. Echemos un vistazo a dos sectores en los que las nuevas empresas israelíes sobresalen a nivel mundial y ofrecen oportunidades emocionantes para el sector privado en la India: tecnología publicitaria y tecnología de medios.


Oportunidades publicitarias en el mercado indio

No muchos saben que Israel es uno de los líderes mundiales en tecnologías de publicidad digital, con un gran ecosistema que genera una multitud de empresas innovadoras y exitosas. El ejemplo más obvio es el gigante de la tecnología publicitaria creado por la reciente fusión de Outbrain en Taboola. Otro líder emergente del sector es Appsflyer, cuya tecnología para análisis de marketing móvil lo llevó a una valoración estimada de $ 1.5 mil millones. También es digno de mención Datorama, con su plataforma de inteligencia de marketing, adquirida por Salesforce el año pasado por $ 850 millones. La lista podría seguir.

Mientras tanto, el marketing digital está creciendo en India en un 30-40 por ciento al año. Las oportunidades para la tecnología publicitaria israelí en India son especialmente prometedoras ya que ambos países confían en las mismas plataformas: Google, Facebook y las compañías de su grupo. Esto significa que la tecnología israelí no necesita una gran cantidad de ajustes para su despliegue en el mercado indio (en marcado contraste con el sector agro-tecnológico, por ejemplo, donde las diferencias entre la realidad sobre el terreno para los agricultores en India e Israel crean grandes desafíos para la integración). Las nuevas empresas israelíes prometedoras ofrecen soluciones para las últimas tendencias mundiales en el sector, como el marketing de influencers, el video interactivo y otras soluciones únicas, como los widgets que son anuncios gamificantes y el uso de Machine Learning para obtener información sobre los espectadores.


Tecnología de medios de vanguardia

El sector estrechamente relacionado de la tecnología de medios es nuevamente un área fuerte de innovación en Israel. La fortaleza de los fundadores israelíes en Inteligencia Artificial y Machine Learning (a menudo derivada de un entorno militar) está en el centro de muchas soluciones innovadoras en este sector. Junto a compañías establecidas como la ahora plataforma de medios deportivos con sede en Londres Minute Media, podemos mencionar Replay Technologies, con sus soluciones de imágenes de video multidimensionales adquiridas por Intel por $ 175 millones, y Magisto, que creó una herramienta de edición de video y fue adquirida por Vimeo por $ 200 millones.

http://bit.ly/2PoLxgE

 
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