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5 claves para entender el escándalo de Cambridge Analytica que hizo que Facebook perdiera US$37.000 millones en un día - BBC News Mundo

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Los servicios de la consultora fueron usados en la campaña de Donald Trump, pero también en Argentina, Brasil, Colombia y México. Ahora Cambridge Analytica es acusada de robo de datos, interferencia política y chantajes con prostitutas.

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Encuentra la mejor ubicación

Ayuda a los clientes a encontrar y llegar hasta la tienda, el cajero automático, el restaurante, el concesionario o el centro médico más cercanos, entre otros muchos sitios.

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Google Maps Platform - Soluciones de ubicación y de mapas

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Jasper can read and write in over 25 languages by translating using DeepL.

The languages Jasper supports include: Bulgarian, Czech, Danish, German, Greek, English, Spanish, Estonian, Finnish, French, Hungarian, Italian, Japanese, Lithuanian, Latvian, Dutch, Polish, Portuguese, Romanian, Russian, Slovak, Slovenian. Swedish, Chinese.

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Página/12 hace 1 día Agencia de noticias científicas de la UNQ

La Copa del Mundo Qatar 2022 será la competencia de fútbol internacional con la mayor intervención de la tecnología en la historia. Por primera vez, se implementará el fuera de juego semiautomatizado (probado en la Supercopa de Europa y en la fase de grupos de la Champions League) y la pelota tendrá un sensor denominado Unidad de Medición Inercial. Se espera que con el uso de ambos instrumentos se agilicen las decisiones del VAR y el margen de error de los árbitros sea nulo. Pero, ¿en qué consisten específicamente estas novedades? La Agencia de Noticias Científicas de la UNQ realiza un repaso.

En cuanto al fuera de juego, habrá 12 cámaras instaladas bajo el techo de cada estadio con el fin de registrar los movimientos de la pelota e identificar hasta 29 puntos de análisis de cada futbolista. Los datos obtenidos se enviarán 50 veces por segundo para identificar la posición exacta a la hora de marcar un 'offside'.

Pelota con sensores

La pelota que se usará, cuyo nombre oficial es Adidas Al Rihla, tendrá un chip que enviará 500 datos por segundo a la sala del VAR para que sea posible detectar el momento exacto en el cual un jugador toma contacto con ella.

Gracias a la inteligencia artificial, este conjunto de datos será procesado en segundos y enviará una alarma a los árbitros del VAR cada vez que detecte fuera de juego. Una vez que se realice este procedimiento, desde la cabina arbitral revisarán de forma manual el momento del impacto de la pelota y la posición del jugador. Luego, deberán llamar al referí principal del partido para que confirme la decisión.

A diferencia de lo que sucede hasta ahora, donde la determinación de las jugadas requiere incluso de varios minutos, se espera que la resolución se tome en segundos ya que el margen de interpretación se verá drásticamente reducido. La prueba de esta tecnología se realizó en la Copa Árabe 2021 y en la Copa Mundial de Clubes ese mismo año.

Reconstrucción de las jugadas en 3D

Como si fuera poco, se realizará la repetición y reconstrucción de la jugada en 3D para que se proyecte en las pantallas del estadio y las reproduzcan los canales que tengan los derechos de transmisión.

De esta manera, se dejarían de lado los gráficos que contienen puntos y líneas que ilustran la posición de los jugadores y el recorrido de la pelota.

El fútbol del futuro

Aunque cada vez son más los datos que se proporcionan sobre el rendimiento de los jugadores, durante Qatar 2022 será la FIFA quien provea en vivo estadísticas y parámetros tanto de los equipos como de los jugadores individualmente. Esta tecnología fue impulsada por el Departamento de Desarrollo del Fútbol Mundial, liderado por el francés Arsene Wenger, exdirector técnico del Arsenal.

"Deseamos compartir nuestra idea de que el análisis de los datos, junto con la interpretación que de ellos hacen los expertos técnicos, sirve para abordar el fútbol desde una nueva perspectiva científica que ayude a comprender mejor el juego", sostuvo Wenger en conferencia de prensa.

Para ello, profesionales en análisis futbolístico, ingenieros y científicos de datos estuvieron a cargo del desarrollo que permitirá proporcionar las siguientes estadísticas: posesión del balón; tiempo de recuperación; ruptura de líneas rivales; altura de la línea defensiva y ocupación de la longitud del campo; internadas en el último tercio; pérdidas de balón provocadas; presión sobre el balón; goles previstos; dibujo técnico; recepción de pases por detrás de la línea defensiva y la línea de medios; fases del juego.

A diferencia de quienes pregonan la simplicidad del juego, la ciencia y la tecnología permiten realizar estadísticas exhaustivas para desmenuzar y entender el desarrollo de los partidos. Estos datos son los que utilizan los entrenadores y los futbolistas a la hora de tomar decisiones antes y durante los encuentros. Sin embargo, el fútbol todavía conserva uno de sus mejores componentes: una cuota de azar.

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Qatar 2022: el Mundial de fútbol más tecnológico de la historia

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Página/12 hace 1 día Agencia de noticias científicas de la UNQ La Copa del Mundo Qatar 2022 será la competencia de fútbol internacional con la mayor intervención de la tecnología en la historia.

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Face ID de Apple es una tecnología de reconocimiento facial que reemplaza el sistema de huellas dactilares Touch ID de Apple en los últimos iPhones.

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SoftServe Smart Parking Powered by Machine Learning

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GitHub Copilot usa OpenAI Codex para sugerir código y funciones completas en tiempo real, directamente desde su editor.

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GitHub Copilot · Your AI pair programmer

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GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.

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Busca la mejora en la calidad de vida de las personas que la utilizan y la optimizacion en el uso de energía en hogares/edificios

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La domótica es un conjunto de tecnologías y sistemas que se combinan para automatizar y controlar instalaciones y dispositivos de una vivienda. Los sistemas domóticos para viviendas permiten una gestión inteligente e interconectada de los objetos y espacios dentro del hogar, e incluso, en las empresas.

El término deriva de la combinación de las palabras domus (casa) y tica (automática).

Entre las disciplinas y tecnologías que se utilizan en la construcción de la casa inteligente están:

Inteligencia Artificial (IA) y aplicaciones como las Redes Neuronales Artificiales (RNA).

Internet de las Cosas (IoT).

Sistemas de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning).

Computación en la nube.

Plataformas de telecomunicaciones y conexión inalámbrica.

Beneficios de la domótica

El beneficio más inmediato que deriva de la domótica es la mejora en la calidad de vida de las personas que la utilizan. Pero no solo se limita al confort. Adicionalmente, las casas inteligentes tienen las siguientes ventajas:

Comunicación integral en los espacios y entre dispositivos.

Mejores sistemas de seguridad.

Más accesibilidad.

Control automático y control a distancia de las condiciones del hogar.

Gestión eficiente de recursos y ahorro energético.

Inteligencia artificial y domótica: innovación para mejorar nuestra vida

Estos son algunos ejemplos de cómo la inteligencia artificial, el internet de las cosas (IoT) y el big data han contribuido a desarrollar el hogar inteligente o smart home:

1. Dispositivos que automatizan tareas incorporando machine learning

El machine learning (ML) es un área de la inteligencia artificial en donde se crean sistemas con la capacidad de aprender automáticamente.

En la domótica, este aprendizaje se refleja en la identificación de patrones y en la predicción de comportamientos.

Dos aplicaciones prácticas del machine learning son el reconocimiento mediante sistemas inteligentes de análisis de imágenes y la gestión del consumo eléctrico.

En tiempo real, con ML permite a un dispositivo reconocer objetos y hacer recomendaciones sobre su uso. La gestión de la energía que consumen los artefactos se optimiza mediante algoritmos de ML, disminuyendo así la facturación.

2. Captura y análisis de big data para optimizar los espacios

El análisis de grandes volúmenes de datos (big data) en espacios del hogar, oficinas y áreas públicas permite optimizar su uso. También, se mejora el aprovechamiento de los recursos, equipos y servicios presentes en ellas.

Combinando big data con inteligencia artificial, la industria del entretenimiento analiza los gustos de los consumidores y presenta recomendaciones. Millones de datos de artefactos inteligentes son analizados, para predecir luego cuando se requiere un mantenimiento preventivo.

3. Comunicación entre dispositivos conectados a Internet

Dispositivos que incorporan sensores, conexión inalámbrica e inteligencia artificial tienen la ventaja de la comunicación "máquina a máquina".

Gracias a las tecnologías más recientes, el Smart Home cuenta con dispositivos que se conectan y comunican en forma directa. No requerir obligatoriamente, de un hub o de un concentrador para conectar los dispositivos es una ventaja.

La comunicación directa y la plataforma del Internet de las Cosas permiten incorporar más dispositivos y artefactos. La conexión inalámbrica es fundamental y generalmente, el control se realiza mediante apps que se descargan al smartphone.

4. Asistentes virtuales que responden a instrucciones activadas por voz

Hablar directamente con nuestro smartphone, televisor o sistema de iluminación es cada vez más común en las casas inteligentes. Alexa, Siri, Google Assistant y Google Home, entre otras tecnologías, nos posibilitan dar instrucciones por voz a artefactos inteligentes.

Un ejemplo concreto son los altavoces inteligentes que se controlan mediante Google Home, Amazon Echo o Apple HomePod. Los sensores permiten controlar el sistema de iluminación y la temperatura dentro del hogar a partir de instrucciones verbales.

Los asistentes inteligentes facilitan el crear un ecosistema cada vez es más amplio, con distintos componentes compatibles e interconectados.

5. Integración del hogar con las ciudades inteligentes, sistemas de servicios públicos y de salud

Los sistemas domóticos para viviendas tienen una ventaja adicional: conectarse a ecosistemas mayores y externos.

Las tecnologías aplicadas a la automatización y control de las casas inteligentes permiten compartir datos útiles para ajustar la demanda eléctrica. Así, se logra un ahorro energético y uso más eficiente del servicio.

Dentro del hogar, datos recopilados por sensores y dispositivos inteligentes utilizados por sus habitantes ( widgets) pueden ser monitoreados desde centros de asistencia. Personas con discapacidad o muy mayores pueden recibir ayuda a partir de alertas generadas a partir de datos recopilados en el hogar inteligente.

La domótica más allá del Smart Home: las Smart Cities

La domótica se expande e integra otros espacios. Del Smart Home hacia las ciudades inteligentes, y viceversa, las aplicaciones de las nuevas tecnologías se observan en:

Acceso a información más oportuna mediante redes integradas de datos.

Gestiones públicas más rápidas y con mejor calidad de servicio.

Automatización de tareas y trámites.

Mejoras en la seguridad y la asistencia al ciudadano.

Más accesibilidad en los espacios.

Los sistemas domóticos crean espacios que incorporan tecnologías innovadoras y disruptivas para utilizar en forma más eficiente los recursos. Y, al mismo tiempo, propician ecosistemas que mejoran nuestra calidad de vida.

Foto de Jonas Leupe en Unsplash

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Domótica e Inteligencia Artificial: del hogar inteligente a las Smart Cities

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La domótica es un conjunto de tecnologías y sistemas que se combinan para automatizar y controlar instalaciones y dispositivos de una vivienda. Los sistemas domóticos para viviendas permiten una gestión inteligente e interconectada de los objetos y espacios dentro del hogar, e incluso, en las empresas.

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Create highly expressive, nuanced performances by incorporating rich emotions into your narrative. Dial in the precise level of intensity.

Sit in the director's chair. Shape scenes with full control over voice performance parameters.

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Create highly expressive, nuanced performances by incorporating rich emotions into your narrative. Dial in the precise level of intensity. Sit in the director's chair. Shape scenes with full control over voice performance parameters.

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Carlos Cortés Director adjunto de Ciberseguridad y Servicios Gestionados Ingenia

Adrián Rodríguez García Analista de Malware Ingenia

El impacto de la pandemia en la sociedad ha sido palpable en muchos ámbitos. Especialmente se ha notado un crecimiento exponencial del teletrabajo y del uso masivo de medios de comunicación digitales tanto a nivel personal como profesional (videoconferencias, chats, herramientas colaborativas, etc.). Aun así, el correo electrónico sigue ocupando su posición de liderazgo como el medio de comunicación más usado, situándose el tráfico global diario en 2020 por encima de los 300 billones. Por tanto, es, sin duda, el vector de ataque preferido por los ciberdelincuentes, provocando pérdidas billonarias, por ejemplo, en ataques de tipo business email compromise.

La identificación y defensa frente a 'emails' maliciosos es uno de los mayores retos de la ciberseguridad empresarial

La identificación y defensa frente a emails maliciosos continúa siendo uno de los mayores retos de la ciberseguridad empresarial hoy día. No obstante, el informe sobre Ciberamanezas y tendencias 2020 del CCN-CERT arroja una serie de conclusiones importantes que marcarán la pauta en las estrategias de ciberseguridad de las empresas. Entre otras, menciona que los cibercriminales utilizan activamente técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para perpetrar sus ataques, lo que incrementa el riesgo exponencialmente y recrudece las amenazas.

Otro documento de ENISA sobre ataques de phishing aporta un dato muy revelador: la ciberdelincuencia basada en la ingeniería social o humano se ha amplificado un 600 por ciento durante la pandemia. Hay claramente, por tanto, un crecimiento significativo y alarmante.

Pero el informe también aporta otro dato curioso, y es que el 30 por ciento de los ataques de phishing se producen en lunes. Esto pone de manifiesto que la ciberdelincuencia es una industria perfectamente organizada y planificada que no deja nada al azar, aplicando incluso técnicas de influencia propias del marketing para maximizar sus resultados.

Las empresas, concluye el dosier, necesitan la implementación de técnicas de IA para defenderse en igualdad de condiciones.

Problema y solución

En el mundo de la ciberseguridad, la IA tiene una doble vertiente: es a la vez problema y solución, ya que se emplea tanto para el ataque como para la defensa. Gracias a los avances tecnológicos que han propiciado un aumento enorme en la velocidad de procesamiento, soluciones basadas en Machine Learning o Deep Learning son altamente eficaces en sus propósitos.

Toda solución de ciberseguridad basada en IA debe contemplar desde el principio aspectos tan importantes como la hoja de ruta a seguir, qué objetivos queremos alcanzar y en qué ámbito queremos aplicarla. Un ejemplo destacado es su utilización para mejorar las capacidades a nivel defensivo de un Blue Team, de un centro de operaciones de seguridad ( SOC) o de un centro de respuesta a incidentes con objeto de anticiparnos y detectar de forma temprana correos electrónicos maliciosos.

En el mundo de la ciberseguridad, la Inteligencia Artificial tiene una doble vertiente: es a la vez problema y solución, ya que se emplea tanto para el ataque como para la defensa

Sin embargo, para entender este ecosistema tecnológico, necesitamos tener claras algunas definiciones básicas: Inteligencia Artificial como la capacidad de una máquina para realizar tareas cognitivas humanas como percibir, aprender, razonar y resolver problemas. Dentro de este ámbito, existen dos técnicas que funcionan con paradigmas y modelos distintos pero complementarios: Machine Learning y Deep Learning. Machine Learning como solución matemática (estadística) que permite detectar patrones y hacer predicciones en base a un conocimiento previo. Y Deep Learning con base en una red neuronal artificial que le permite tener un alto grado de comprensión de los problemas para resolverlos de forma autónoma.

Con estas definiciones en mente, la utilización de IA para capacitar los centros de operaciones de seguridad o similares tiene un caso de uso muy interesante para automatizar el análisis basado en el comportamiento de grandes cantidades de correos electrónicos en el menor tiempo posible, de cara a la predicción y anticipación. Pero no hablamos de un escaneo al estilo tradicional; para eso ya existen herramientas comerciales que se encargan de hacerlo y nos protegen razonablemente bien. Se trata de complementar este tipo de defensa con el análisis basado en el comportamiento para poder defendernos frente a lo desconocido.

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Contenido seleccionado de la revista digital

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Inteligencia Artificial: detección temprana de correos maliciosos

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El impacto de la pandemia en la sociedad ha sido palpable en muchos ámbitos. Especialmente se ha notado un crecimiento exponencial del teletrabajo y del uso masivo de medios de comunicación digitales tanto a nivel personal como profesional (videoconferencias, chats, herramientas colaborativas, etc.).

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Our API platform offers our latest models and guides for safety best practices.

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Cancer Center.ai - AI in Oncology and Pathology

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Using AI and Deep Learning in Cancer Diagnosis makes the whole treatment much more efficient. Specialized algorithmic solutions analyze medical images for pathology and radiology. Althought AI will never replace doctors, it may significantly improve their tasks. Firstly, algorithms are more accurate than human eye. Secondly, they are much faster. In short, benefits are numerous for all involved groups.

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Using AI and Deep Learning in Cancer Diagnosis makes the whole treatment much more efficient. Specialized algorithmic solutions analyze medical images for pathology and radiology. Althought AI will never replace doctors, it may significantly improve their tasks. Firstly, algorithms are more accurate than human eye. Secondly, they are much faster.

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¿Qué ocurre ahora con el algoritmo de Instagram en 2023? ¿Cómo afecta a tus publicaciones?

En este post te contamos cómo va a funcionar el algoritmo y qué puedes hacer para conseguir más interacciones y presencia en la red.

El algoritmo de Instagram en 2023

El algoritmo de Instagram es la fórmula que permite a la red social recoger la información sobre el comportamiento de lo usuarios para después definir o priorizar qué va a mostrar: el orden de las publicaciones en el feed, los usuarios que muestra antes en stories o el contenido en explora.

Instagram no solo utiliza un algoritmo, si no una variedad de los mismos para conseguir la mejor experiencia de usuario.

Cómo trabajar el algoritmo de Instagram

Saber los entresijos de este algoritmo de Instagram te ayuda, como creador de contenido, a entender cómo funciona y potenciarlo para que tu contenido aparezca a todos los usuarios.

Instagram tiene un algoritmo diferente para cada parte de la aplicación: el feed, las stories, la sección de explora y los reels. Vamos, que tendrás que trabajar cada una de estas partes para llegar a más usuarios.

¿Quieres saber cómo? 👇🏻

Trabaja el algoritmo de Instagram en tu feed

El feed de Instagram es el muro donde ves las publicaciones de otros usuarios: hay una mezcla de cuentas que sigues, el contenido que te recomienda Instagram y los anuncios, con fotos, videos y carruseles.

Lo ideal de un algoritmo es un equilibrio entre el contenido que sigues y el que no sigues que podría interesarte.

Instagram trabaja este algoritmo en función de varios factores: qué se publica, quién lo publica, tus preferencias y el formato. Es decir, el algoritmo recibe "señales" que tú mandas con tu comportamiento: si te gustan fotos, te mostrará fotos.

La red social trabaja tu feed según estos factores y en este orden de importancia:

Tu actividad: el contenido que te ha gustado, has compartido, guardado o comentado ayuda al algoritmo a saber en qué estás interesado.

Información sobre el post: la relevancia del post y su popularidad, en función de cuánta gente ha dado like y lo rápido que han interactuado con el post.

Información de la persona que subió el post: cómo la persona que ha compartido el post es interesante para ti. Una de estas señales es cuántas veces has interactuado con ella en las últimas semanas.

El historial de interacciones con un usuario: el interés que tienes en ver contenido sobre una persona en concreto.

En líneas generales, Instagram usa tu actividad en la red social (likes, comentarios, compartidos y guardados) y quién publicó para ordenar el contenido que te muestra en el feed.

A partir de estos factores y señales, Instagram trabaja realizando predicciones: conjeturas sobre la posibilidad de que interactúes con un post que te recomienda.

Estas posibilidades están basadas en si dediques un segundo al post, que comentes, que des like, que compartes o que cliques en su perfil: a mayor probabilidad de que realices estas acciones con un post más arriba aparecerá en tu feed.

✅ CONSEJO: como ves, los factores clave de Instagram para posicionar un post están relacionados con el comportamiento del usuario pero también de cómo trabaja la marca o el creador de contenido.

La actividad del usuario, la relevancia del post, la importancia de tu cuenta con el usuario o el historial son aspectos que puedes trabajar y que están en tu mano para potenciar tu contenido y conseguir que aparezcan en los primeros puestos del feed.

Estrecha la relación con tu comunidad, mira el número de interacciones y optimiza tu cuenta y perfil para ello.

Cómo funciona el algoritmo de Instagram stories

En las historias de Instagram, el algoritmo trabaja para que el usuario vea nada más entrar aquellas stories de los perfiles con los que más interactúa.

A mayor interacción antes aparecerá ese perfil con el que el usuario interactúa.

Instagram ordena las stories según:

El historial de visitas: para la red social es clave la frecuencia con la que ves las stories de un perfil y así dar prioridad a su contenido.

Historial de participación: es la frecuencia con la que interactúas con esa cuenta: dejando un like o respondiendo con un mensaje directo/reacción.

Cercanía: revisa la relación que puede haber entre el autor de la story y si estáis conectados como amigos o familiares.

Para ordenar las stories que ves Instagram se basa en las stories que has visto o con las que has interactuado: comentar/responder, like o enviar.

En función de estos factores, Instagram hace una predicción sobre las stories que más te pueden interesar y las mostrará al inicio de tu bandeja de stories: esta predicción se realiza sobre las posibilidades que hay de que participes en una story, respondas o deslices pasando a la siguiente.

✅ CONSEJO: Debes de ser constante a la hora de publicar historias en Instagram, aumentar las interacciones de tus seguidores para aparecer el primer puesto en su feed.

Aprovecha las opciones de las stories de Instagram como las encuestas, preguntas o los gifs para conseguir respuestas e interacciones.

Trabaja el algoritmo en la sección Explora

La sección 'Explora' de Instagram es la "lupa" de toda la vida, donde puedes buscar usuarios nuevos que seguir o explorar el contenido que te ofrece la aplicación.

En este caso, 'Explora' funciona como el feed habitual, te muestra publicaciones relacionadas con tus intereses y con las que has interactuado. Además, ahora los usuarios pueden buscar contenido a través de keywords sobre su interés o a través de los hashtag - etiquetas.

Para saber qué contenido te puede llegar a interesar, Instagram se fija en tu actividad anterior: qué te ha gustado, guardado, compartido y dejado comentarios. Cuando ya ha "seleccionado" un contenido que puede interesarte la red social lo ordena según el interés que tendrás en cada uno de ellos.

¿Qué factores participan en qué un contenido te aparezca o no en la sección de Explorar?

Información sobre el post: sobre la popularidad de la publicación; el número de likes y la rapidez con la que han conseguido las interacciones. Como ves, estos factores ya han aparecido en otros apartados como el feed o las stories, pero en la sección de Explorar tienen mucha más improtancia.

Tu actividad: Instagram tiene en cuenta las publicaciones con las que interactúas y con las que interactuaste en el pasado en Explorar. Si, por ejemplo, has interactuado con un tipo de publicación Instagram intentará mostrarte contenido similar.

Tu historial con el usuario que subió el contenido: el interés que tienes con el creador de contenido que ha subido el post.

Información del creador del post: es el número de veces que has interactuado con esa persona en las últimas semanas.

Para ordenar las publicaciones que aparecen en la sección de 'Explora' Instagram usa la información del post, tu actividad anterior en Explora y la información sobre quién publicó el post.

Eso sí, no todo vale e Instagram trabaja en que la sección 'Explora' sea atractiva para cada uno de los usuarios: si algún post va en contra de sus pautas y normas de comportamiento el contenido no se recomendará.

✅ CONSEJO: Como marca tu objetivo es aparecer en la sección Explora para llegar a la gente que no te conoce todavía.

Así que ten en cuenta en cómo Instagram recomienda contenido en la sección de 'Explora' para intentar que tus posts aparezcan aquí.

Para ello, es importante que ofrezcas un contenido atractivo y que el texto que acompañe esté relacionado con tu nicho. Así, el algoritmo trabajará para que las keywords de búsqueda lleven a tu post a tener más importancia.

Las etiquetas, por su parte, son clave para que tu perfil aparezca cuando el usuario busque a través de hashtags. Sin embargo, esta dependerá de las interacciones con tus publicaciones y de la competencia que haya con la etiqueta.

También las ubicaciones son una parte clave del algoritmo en la sección Explora. Así que siempre que te lo permita el post que subas recuerda añadir la ubicación para que Instagram la localice y, si alguien busca por ubicación, sea más fácil encontrar tu contenido.

Si hay una gran cantidad de publicaciones, tendrás que tener más presencia para conseguir aparecer.

Algoritmo Instagram reels

Los reels son opciones para crear contenido en video en Instagram. Es una genial alternativa para hacer videos más largos o contenido divertido.

Como en el feed y en Explora, el algoritmo de Instagram se basa en el interés de los usuarios y en las interacciones que ha obtenido la publicación. Pero también en mostrar videos de cuentas que no sigues.

Por tanto el proceso es similar: Instagram busca videos que pueden gustarte y después lo ordena según lo interesante que pueda llegar a ser.

De hecho, en muchos reels que te sugiere Instagram verás en la parte inferior dos opciones de no me interesa o sí me interesa. La red social intenta predecir qué te puede gustar en base a la probabilidad de que compartas un reel, lo veas hasta el final, te gusta o incluso vayas a la página del audio.

¿Y qué factores participan en el posicionamiento de los reels?

Tu actividad: en las interacciones que has hecho con un reel y las interacciones recientes.

El historial de interacción con el usuario: aunque el video lo haya subido alguien que no sigues, si has interactuado con él antes, es una idea de que muestras interés en su contenido.

Información del reel: la relevancia y popularidad del reel sobre el contenido del video, la pista de audio o los elementos visuales.

Información de la persona que sube el reel: la popularidad del usuario, como el número de followers o el nivel habitual de participación con su contenido.

✅ CONSEJO: Para sacar el mayor partido a tu contenido en reels debes ayudarles a que tengan más presencia en tu perfil.

En formato reels puedes añadir una vista previa en tu feed que atraiga al usuario a ver el video entero, poner hashtags relacionados con el contenido o compartir en stories para que accedan a golpe de clic.

Así es cómo se comporta el algoritmo de Instagram en 2023 y cómo puedes vencerlo en las principales secciones de la aplicación.

¿Ya está? ¡No, aún tenemos cosas para ti!

Otras formas de mejorar tu presencia en Instagram

Este algoritmo apareció en junio de 2016 como 'Instagram Algorithm'; un nombre genérico asignado puesto que aún no dispone de un nombre propio.

▶️ El algoritmo afecta al contenido que ven y no ven tus seguidores tanto en la aplicación de Instagram como en la página web.

▶️ Esto significaba que la red social daba prioridad a las preferencias que al orden cronológico en el feed de cada usuario. Ya no valía con que el usuario siguiera tu cuenta, también tenía que interesarle.

¿Pero de qué otras formas puedes mejorar el algoritmo de Instagram en 2023?

Trabajar tu contenido día a día es la mejor forma de "vencer" al algoritmo de Instagram y aumentar tu presencia en la aplicación.

Aun así, hay pequeñas cosas que puedes ir haciendo para mejorar las interacciones y afianzar tu comunidad de seguidores.

¿Qué otras tareas puedes añadir a tu día a día para mejorar tu posicionamiento con el algoritmo de Instagram en 2023?
▶️ Usa las diferentes opciones de Instagram para interactuar.
Por suerte para ti, Instagram tiene una gran cantidad de opciones para compartir contenido con las que incrementar las interacciones.

En las stories puedes añadir un cuestionario, que los usuarios te hagan preguntas y responderlas en público. Puedes hacer videos en directo para resolver dudas sobre un producto o que conozcan a tu equipo.

No te cortes y aprovecha todo lo que Instagram te ofrece.
▶️ Utiliza el nuevo contenido.
Si hay algo que Instagram prioriza en su aplicación es el contenido nuevo. Pasó con IGTV cuando apareció por primera vez y ha pasado con los famosos 'Reels'.

Desde su aparición, Instagram cambió la disposición de la sección 'Explora' para que los reels tuviesen un hueco en ella y los usuarios se animaran a utilizarlo.

Es importante que aproveches estos Reels para crear contenido y aparecer en la sección de la lupa a nuevos usuarios.
▶️ Crea una estrategia para tus hashtags.
Como te hemos dicho antes, las etiquetas o hashtag son clave para llegar a nuevos usuarios en Instagram.

Si quieres optimizar tus etiquetas es recomendable que prepares una estrategia para sacarle el máximo rendimiento. No se trata de poner hashtag al azar, si no de elegir los recomendables para tus publicaciones.

Una opción interesante es usar aplicaciones que te ayuden a elegir los mejores hashtags de un tema en concreto. Nosotros te recomendamos 'Hashtags for Instagram', disponible para Android y iOS.
▶️ Comparte todo el contenido en tu perfil.
Una forma de aumentar las interacciones en tu contenido de Instagram es compartirlo en todas las secciones que te permite la aplicación.

Es decir, no te limites a subir un video y dejarlo ahí que aparezca. Al contrario, muévelo. Sube una vista previa a tu feed, compártelo también en stories. Facilita al usuario que llegue a todo tu contenido para que pueda interactuar.
▶️ Analiza tu rendimiento.
Nada de lo que has hecho servirá si no sabes cómo ha funcionado. Para ello, una forma excelente de saber el rendimiento de tu trabajo es analizarlo.

Metricool te ofrece todos los datos que necesitas para saber cómo ha ido tu actividad tanto a diario, semana o al mes. Revisa seguidores ganados o perdidos, las interacciones e incluso establece una comparación con tu competencia.

Así, saldrás ganando.

Ya sabes cómo va a funcionar el algoritmo de Instagram en 2023 con algunos tips y claves para vencerlo. ¡Manos a la obra y a trabajar!

¿Tienes dudas? Te leemos en los comentarios.

Y si quieres aprender más sobre Instagram para mejorar tu estrategia, te dejo esta guía:

# data[].attributes.attachment_link.title
Qué es el algoritmo de Instagram y cómo afecta a tu posicionamiento

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¿Cómo funcionará en 2023 el algoritmo de Instagram? Te contamos cómo afectará a tu posicionamiento y cómo vencerlo para triunfar en Instagram.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Aunque el envío de emails debería ser algo muy personalizado y poco invasivo, hay algunos casos en los que podría ser útil hacerlo de otra manera, siempre y cuando se respeten los límites impuestos por los dioses del spam.

Es por eso que llama la atención ver proyectos capaces de escribir emails de forma automática, algo que hace el que hemos conocido hoy.

Se trata de octie, una inteligencia artificial que escribe correos electrónicos de marketing, mensajes de texto, descripciones de productos y más, todo en segundos, enfocado en el comercio electrónico y aplicable a cualquier otro sector si se configura correctamente.

Es un proyecto aún en su fase inicial, y no quieren sustituir a la creatividad humana ni aumentar la cantidad de spam en el mundo, y sí ayudar a ahorrar horas de trabajo escribiendo textos que mantienen una línea constante de contenido.

El objetivo es escribir textos para campaña de SMS o campañas por email, obtener ideas para correos electrónicos no comerciales, generar descripciones de productos, crear líneas de asunto del correo electrónico, crear ideas para publicaciones de blog, obtener preguntas y respuestas de cuestionarios y más.

El panel de control lo podéis ver arriba, con todas las opciones disponibles. Al pulsar en una, solo tenemos que decir lo que queremos y esperar a que se generen textos adecuados a la derecha. En la imagen inferior podéis ver los textos generados cuando le pedí que pusiera un asunto de email para una newsletter sobre noticias de tecnología.

Es posible que ya te hayas fijado, pero el texto de entrada que le puse fue en castellano, mientras que los textos de salida son en inglés. Eso significa que entiende otros idiomas, aunque solo los genera en inglés.

Ideal para obtener ideas cuando falta inspiración, ya que para copiar y pegar los resultados seguramente será una mala idea.

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Octie, una Inteligencia Artificial que escribe emails por nosotros

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Aunque el envío de emails debería ser algo muy personalizado y poco invasivo, hay algunos casos en los que podría ser útil hacerlo de otra manera, siempre y cuando se respeten los límites impuestos por los dioses del spam.

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Facebook Uses Machine Learning for Personalized Ads - Social Stand

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Aimed at improving the users' shopping experience, Facebook announced on 13 November 2019 their release of Dynamic ad features that use machine learning to personalize ads based on data and user preferences.

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Botto, la inteligencia artificial que desafía al mundo del arte: ha ganado un millón de dólares vendiendo sus primeros cuadros en NFT

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Botto no es un humano, pero pinta obras de arte que se cotizan más alto que las de la mayoría de los artistas. Y esto genera un debate. ¿Es verdadero arte?

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GitHub Copilot · Your AI pair programmer

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GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.

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Netflix utiliza un sistema de filas que funciona a fin de mostrar las recomendaciones tanto a nivel horizontal como vertical. Dentro de cada fila, las películas y/o series más recomendadas se encuentran del lado izquierdo. Transversalmente a cada fila, los shows más populares se encuentran arriba.

La homepage de cada usuario/a consiste en 40 filas que muestran aproximadamente 75 shows, dependiendo del dispositivo donde entre. Cada una de estas filas despliega un género diferente (Comedias, Horror, Musicales) y es generada por un algoritmo.

¿Por qué se usan filas? Por un lado, facilitan la elección por categorías para distinguir más rápido qué género ver y, por otro, es más fácil que la plataforma obtenga feedback rápido de los títulos seleccionados con los desplazamientos horizontales.

Los 4 algoritmos fundamentales de Netflix

Ahora que conversamos un poco sobre la navegación de la plataforma, veamos el backstage:
Algoritmo 1: Personalized Video Ranking (PVR)
El algoritmo PVR es el que opera en la homepage y muestra el catálogo de títulos disponible según el país en el que se encuentre, así como también categorías de shows según un género específico y personalizado. Los títulos que se despliegan en los principales lugares (en la sección izquierda de la pantalla) son elegidos sobre la base de la popularidad de dichos shows en la región, junto a los intereses personales del usuario o usuaria.
Algoritmo 2: Top N-Video Ranker
Este algoritmo produce la fila de títulos más populares de Netflix, que se encuentra en la parte superior de la plataforma. El algoritmo Top N-Video Ranker está diseñado para identificar una cantidad de recomendaciones personalizadas dentro del catálogo, basándose en los títulos mejor rankeados. El Top N-Video Ranker recopila los títulos más elegidos de cada categoría, y los combina con las preferencias del usuario y sus tendencias de consumo de contenidos históricos.
Algoritmo 3: Continue Watching Video Ranker (CWR)
Este algoritmo es el que muestra los títulos en la fila de "Continuar viendo", dentro de la homepage. No solo utiliza a los títulos que quedaron inconclusos por parte del usuario, sino que integra sus cálculos con la información sobre el comportamiento del usuario para determinar si lo seguirá viendo, lo volverá a ver o lo abandonará porque no lo consideró interesante. El algoritmo CWR recopila información de:

- Cuándo los usuarios reproducen y cuándo pausan un título.

- Desde qué dispositivo lo hacen.

- En qué horarios lo hacen.

- Cuántos títulos abre y ve en simultáneo el usuario.

- Otros datos relacionados con el consumo de la plataforma.
Algoritmo 4: Video Video Similarity (Sims)
El algoritmo Sims es usado para generar la fila de títulos "Porque viste...", que muestra recomendaciones de títulos similares a un show ya visto. Este algoritmo analiza cada uno de los shows del catálogo de Netflix para encontrar similitudes con uno visto recientemente, los ordena por ranking de popularidad y despliega de esta manera en la fila, estimando también las probabilidades de que el usuario quiera reproducir cada título.

3 funcionalidades interesantes de Netflix

Otras funcionalidades que no son las principales, pero que agregan valor, son las que les contamos a continuación.
Cartelera personalizada
Sumado a todo lo que ya vimos sobre el catálogo "personalizado", una de las características más llamativas de la plataforma es la variedad de portadas. Realizan una para cada título, y se aprecian aleatoriamente según el consumo del usuario o usuaria. Es decir, y para simplificarlo, si viste varias películas de un determinado actor, Netflix te recomendará series o películas relacionadas a este, pero, además, pondrá una portada donde aparezca dicho artista.

Así, también habrás notado que hay portadas con colores más fuertes, otras con determinadas expresiones, portadas donde salen muchas personas, otras donde solo se ven parejas, etc. De esta manera, Netflix incrementa la probabilidad de que elijas uno u otro título. Es un gran ejemplo de cómo la ingeniería de datos y Machine Learning aprenden de nuestros consumos y los dividen en bloques demográficos (categorizados por sexo, países, edad, entre otros) para establecer patrones que identifiquen el tipo de carátula a mostrarte.
Play something
Esta quizás suene como la funcionalidad menos "inteligente" de Netflix, pero no crean que es así, ya que también tiene en cuenta los consumos previos, y es ideal para aquellas personas indecisas que prefieren que la suerte (o el algoritmo) les presente un contenido acorde a sus gustos. Así, seleccionando "reproducir algo" ya sea en la pantalla donde están los perfiles, en la página de inicio o en el menú de navegación, la plataforma te ofrece un contenido que matchea con tus gustos, o te sugiere seguir con alguno que no terminaste de ver. Puede sonar un buen gesto de la N roja, pero simplemente se aseguran de que la frustración y ansiedad de no poder elegir, no sea la causa por la que termines no viendo nada y haciendo otra cosa (ya vimos el meme de Rose envejeciendo porque no supo qué elegir).
El Contenido
Si bien estuvimos hablando de funcionalidades que recomiendan contenido, debemos ser conscientes de que Netflix lleva adelante producciones de películas y series basadas en los datos recolectados por el consumo de sus suscriptores. Así, si se identifica que hay ciertos actores o temáticas que relevan gran cantidad de audiencia. Entonces la luz se enciende y se mueven los hilos para crear una película o serie que tenga a dicho artista, director, protagonista, o ese tópico que tanto está pegando (incluso se hacen mixes donde juntan varios intérpretes trending en una misma obra), con la hipótesis de que lo que tuvo éxito una vez, podrá tenerlo de nuevo, habiendo un público fiel a sus gustos. El primer ejemplo de esto fue House of Cards, que junto al director David Fisher, Kevin Spacey, y el drama político, sumaban tres factores que en Estados Unidos eran tendenciosos según la big data, y por ende, constituían un éxito asegurado.

Lo que se viene en Netflix

¿Qué nueva tecnología estará preparando Netflix? No lo sabemos, pero sí sabemos que ha entrado al mercado aportando innovación en todos sus aspectos, generando nuevas estrategias para asegurar el consumo y creando contenido capaz de interpelar a sus usuarios para que no cesen de relacionarse con la plataforma. Big Data, Machine Learning y Algoritmos son los nuevos jugadores de la industria del entretenimiento, y parece ser que llegaron para quedarse.

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¿Qué vas a ver esta noche? El algoritmo de Netflix ya lo decidió

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Netflix utiliza un sistema de filas que funciona a fin de mostrar las recomendaciones tanto a nivel horizontal como vertical. Dentro de cada fila, las películas y/o series más recomendadas se encuentran del lado izquierdo. Transversalmente a cada fila, los shows más populares se encuentran arriba.

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Chip de Dojo

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Construya chips de entrenamiento de IA para impulsar nuestro sistema Dojo. Implemente tecnología de vanguardia desde los nodos de entrenamiento más pequeños hasta los mosaicos de entrenamiento de múltiples matrices. Diseñe y construya para obtener el máximo desempeño, rendimiento y ancho de banda en cada granularidad. Dicte la metodología física, la planificación del piso y otros aspectos físicos del chip. Desarrolle métodos de verificación previa al silicio y de validación posterior al silicio para garantizar la corrección funcional. Escriba compiladores y controladores para optimizar la potencia y performance de nuestras redes neuronales en todo el sistema Dojo. Para obtener más información sobre los formatos y métodos aritméticos de Dojo, descargue nuestro informe técnico más reciente.

Redes neuronales

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Aplicar investigación de vanguardia para entrenar redes neuronales profundas en problemas que van desde la percepción hasta el control. Nuestras redes por cámara analizan imágenes sin procesar para realizar la segmentación semántica, la detección de objetos y la estimación de la profundidad monocular. Nuestras redes de vista de pájaro toman video de todas las cámaras para mostrar el diseño de la carretera, la infraestructura estática y los objetos 3D directamente en la vista de arriba hacia abajo. Nuestras redes aprenden de los escenarios más complicados y diversos del mundo, extraídos de forma iterativa de nuestra flota de millones de vehículos en tiempo real. Una compilación completa de redes neuronales de Autopilot involucra 48 redes que tardan 70,000 horas de GPU en entrenarse 🔥. Juntos, generan 1,000 tensores distintos (predicciones) en cada paso de tiempo.

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En qatar el offside lo va a decidir la IA

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Inteligencia Artificial revolucionará el mundial de fútbol

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Google Images. The most comprehensive image search on the web.

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¿Por Qué Deberíamos de Confiar en los Coches Inteligentes?

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IA que genera imágenes a partir de descripción textual.

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Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen
Engineering, Design, Product, and Prototyping
Jeff Belgum, Dave Cummings, Jonathan Gordon, Chris Hallacy, Shawn Jain, Joanne Jang, Fraser Kelton, Vishal Kuo, Joel Lehman, Rachel Lim, Bianca Martin, Evan Morikawa, Rajeev Nayak, Glenn Powell, Krijn Rijshouwer, David Schnurr, Maddie Simens, Kenneth Stanley, Felipe Such, Chelsea Voss, Justin Jay Wang
Comms, Policy, Legal, Ops, Safety, and Security
Steven Adler, Lama Ahmad, Miles Brundage, Kevin Button, Che Chang, Fotis Chantzis, Derek Chen, Frances Choi, Steve Dowling, Elie Georges, Shino Jomoto, Aris Konstantinidis, Gretchen Krueger, Andrew Mayne, Pamela Mishkin, Bob Rotsted, Natalie Summers, Dave Willner, Hannah Wong
Acknowledgments
Thanks to those who helped with and provided feedback on this release: Sandhini Agarwal, Sam Altman, Chester Cho, Peter Hoeschele, Jacob Jackson, Jong Wook Kim, Matt Knight, Jason Kwon, Anna Makanju, Katie Mayer, Bob McGrew, Luke Miller, Mira Murati, Adam Nace, Hyeonwoo Noh, Cullen O'Keefe, Long Ouyang, Michael Petrov, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Alec Radford, Girish Sastry, Pranav Shyam, Aravind Srinivas, Ilya Sutskever, Preston Tuggle, Arun Vijayvergiya, Peter Welinder

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DALL·E 2 is an AI system that can create realistic images and art from a description in natural language.

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This output has given us numerous insights as we prepare for a public release soon. This will provide the template for the release of many open models we are currently training to unlock human potential. We will also be releasing open synthetic datasets based on this output for further research.

We aim to set new standards of collaboration and reproducibility for the models that we create and support and will share our learnings in the coming weeks.

We hope to progressively increase the number of collaborators for our benchmark models. If you would like to help, please join one of the communities we support and/or reach out to info@stability.ai

Some comments by various folks:

"EleutherAI has spent the past two years advancing open source large-scale AI research. We are thrilled to be working with and supporting like-minded researchers to enable scientific access to these emerging technologies" - Stella Biderman, Lead Researcher at EleutherAI

"With this project we continue to pursue our mission to make state of the art machine learning accessible for people from all over the world. 100% open. 100% free." - Christoph, Organizational Lead & researcher at LAION e.V.

"We are excited to see what will be built with the current models as well as to see what further works will be coming out of open, collaborative research efforts!" - Patrick (Runway) and Robin (LMU)

"We're excited that state of the art text-to-image models are being built openly and we are happy to collaborate with CompVis and Stability.ai towards safely and ethically release the models to the public and help democratize ML capabilities with the whole community" - Apolinário, ML Art Engineer, Hugging Face

"We are delighted to release the first in a series of benchmark open source Stable Diffusion models that will enable billions to be more creative, happy and communicative. This model builds on the work of many excellent researchers and we look forward to the positive effect of this and similar models on society and science in the coming years as they are used by billions worldwide". - Emad, CEO, Stability AI

p.s. "GPUs go brrr." - Robin

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Stable Diffusion launch announcement - Stability.Ai

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This output has given us numerous insights as we prepare for a public release soon. This will provide the template for the release of many open models we are currently training to unlock human potential. We will also be releasing open synthetic datasets based on this output for further research.

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AWS DeepRacer le ofrece una forma interesante y divertida de comenzar a utilizar el aprendizaje por refuerzo (RL). El RL es una técnica avanzada de aprendizaje automático (ML)

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AWS DeepRacer - the fastest way to get rolling with machine learning

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AWS DeepRacer is the fastest way to get rolling with machine learning, literally. Get hands-on with a fully autonomous 1/18th scale race car driven by reinforcement learning, 3D racing simulator, and global racing league.

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El asistente inteligente más discreto.

Siri protege tu información y su privacidad al no asociar tus consultas a tu ID de Apple. El potente Neural Engine de Apple se asegura de que el audio de tus solicitudes nunca salga de tu iPhone o iPad, salvo que decidas compartirlo. Gracias a la inteligencia del dispositivo, Siri va aprendiendo tus preferencias y se anticipa a lo que puedas necesitar. Así la experiencia es totalmente personal sin renunciar a la privacidad. Por supuesto, lo que hablas con Siri no se comparte con anunciantes.

Más información sobre la privacidad en Apple

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Llama, envía mensajes, usa apps y haz tareas solo con la voz. Siri es el asistente inteligente que mejor protege tu privacidad.

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Google's AI Assistant Can Now Make Real Phone Calls