Machine Learning y Deep Learning son dos conceptos diferentes, aunque obviamente unidos. Dado que muchas veces se confunden, aquí explican la diferencia.

No cabe duda que la Inteligencia Artificial junto al Deep Learning y al Machine Learning ha llegado a nuestra vida. En este podcast se presentan aplicaciones de Google que se están utilizando en nuestro día a día. A veces pensamos que son tecnologías del futuro pero la realidad es otra. Google, en la pasada conferencia para desarrolladores Google I/O dio un golpe en la mesa para demostrar que ya ha llegado este tipo de tecnologías a los hogares.

En el mundo de la Inteligencia Artificial se habla mucho de los conceptos de Red Neuronal, Machine Learning y Deep Learning, para el lector casual interesado en este campo quizás son conceptos demasiado técnicos. Se intentan explicar en el post.

Todos los días leemos noticias sobre Machine Learning y Deep Learning pero ¿sabemos qué es y cómo funciona? En este artículo hacen una introducción a estás técnicas de Inteligencia Artificial con un ejemplo para que entendamos dónde podemos utilizar este tipo de algoritmos.

Colección de cursos y recursos para aprender Machine Learning. Separados por nivel y por duración. La mayoría están en inglés.

Microsoft hace libre su kit de Machine Learning y reconocimiento de voz para democratizar la "inteligencia artificial".

Un propósito usual de año nuevo es volver a estudiar. Y qué mejor manera de hacerlo con los siguientes cursos de machine learning gratuitos.

El paper en cuestión se titula: "Bringing Impressionism to Life with Neural Style Transfer in Come Swim", y ofrece un caso de estudio detallado sobre cómo usar este tipo de machine learning en una película.

Buena parte de la comunidad de machine learning comparte la preocupación acerca de la epidemia de sensacionalismo, desinformación y alarmismo que aqueja a la cobertura de noticias sobre el tema, que termina por trasladarse a foros de debate de todo tipo con resultados más que peligrosos. Desde hace mucho tiempo me preocupa que cuando hablo de machine learning la traducción inmediata del término en formato noticia no es esa, sino la de inteligencia artificial. La diferencia es palmaria: el machine learning es una realidad, está aquí, y funciona.

Amazon Web Services y el Grupo de Investigación en IA de Microsoft anunciaron el lanzamiento de una nueva plataforma llamada Gluon, desarrollada conjuntamente por las compañías para permitir a los desarrolladores “construir, entrenar e implementar modelos sofisticados de aprendizaje automático (machine learning) para la nube, aplicaciones avanzadas y móviles” .

investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), en Argentina, y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Burgos, ambas en España, han utilizado técnicas estadísticas de aprendizaje automático (o machine learning) para analizar los movimientos y la tecnología de los grupos cazadores-recolectores que habitaron el Cono Sur de América, desde que llegaron hace unos 12.000 años hasta finales del siglo XIX.

La Inteligencia Artificial, el Machine Learning o la Visión Artificial son campos de las ciencias de la computación complejos. Abarcan muchos conceptos matemáticos. En este artículo nos hablan de todo esto de una forma sencilla y clara. La próxima revolución tecnológica será inteligente y si quieres formar parte de ella tienes que entender qué se esconde detrás de todo esto.

Machine learning es, básicamente, un etiquetador-de-cosas que toma tu descripción de algo y te dice la etiqueta que le debería corresponder.

Los científicos cada vez recurren más frecuentemente al machine learning con el fin de refinar y acelerar el análisis de datos de sus investigaciones. Sin embargo, según la investigadora Genevera Allen (profesora de computación y estadística en la Universidad Rice, EE.UU), se está abusando de esta técnica, concediéndole un grado de fiabilidad de la que carece, y contribuyendo a generar una inminente "crisis de reproducibilidad" en el mundo científico.

La tecnología ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años y nos ha proporcionado tantas herramientas como el Machine Learning.

Sabemos que en ocasiones, nuestros modelos basados en algoritmos de Machine Learning, fallan, no ofrecen los resultados esperados. ¿Cuál es el motivo? Motivos, puede haber muchos, pero vamos a centrarnos en los tres principales. Sobre dos de ellos ya hemos hablado en otras ocasiones en nuestro blog.

El Machine Learning como tecnología y alguno ejemplos interesantes.

En esta guía para principiantes se explican los conceptos más básicos y más fundamentales de la IA. ¿Qué es el Machine Learning? ¿Cómo funciona el Deep Learning? ¿Cómo se construye una red neuronal?

La mayoría de nosotros subutilizamos nuestro ordenador. Con subutilizar no me refiero al uso intensivo de los componentes, me refiero a que no hacemos una gran parte de las cosas que podríamos hacer y que el código abierto pone a nuestro alcance.

Tres mil quinientas. Cinco mil novecientos nueve. Mil ochocientas treinta y tres. Esas son las cifras de suicidios en España, México y Colombia, toda una epidemia invisible de la que sabemos muy poco pese a su gran impacto social.

A medida que la inteligencia artificial y el machine learning van mostrando sus posibilidades, no ya únicamente en términos de lo que pueden o no pueden hacer, sino también de las barreras de entrada que supone su uso al hilo del desarrollo de plataformas de MLaaS, Machine Learning as a Service, surgen también debates sobre la sustitución de trabajadores por máquinas o, mejor, por algoritmos, en ámbitos de todo tipo. Ahora el debate se ha extendido también a los trabajadores de cuello blanco, Facebook, Google o Microsoft ya están en ello.

Introducción sobre que es el Aprendizaje Automático, donde se puede utilizar y cuales son los principales tipos de algoritmos.

La última investigación del gigante de la búsqueda, realizada con científicos del MIT, lleva este trabajo a un nuevo nivel, produciendo algoritmos que son capaces de retocar sus fotos como un fotógrafo profesional en tiempo real, antes de tomarlas.

Lejos de una visión apocalíptica donde los robots dominarán el mundo, la Inteligencia Artificial (IA) convive con el ser humano de forma más pacífica. La tecnología proyectada en Terminator difícilmente será una realidad.