# data[].attributes.attachment_link.readable_text
An open source platform for the machine learning lifecycle

MLflow is an open source platform to manage the ML lifecycle, including experimentation, reproducibility, deployment, and a central model registry. MLflow currently offers four components:

# data[].attributes.attachment_link.title
MLflow - A platform for the machine learning lifecycle

# data[].attributes.attachment_link.description
An open source platform for the machine learning lifecycle MLflow is an open source platform to manage the ML lifecycle, including experimentation, reproducibility, deployment, and a central model registry. MLflow currently offers four components:

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
There are different ways to install scikit-learn:

Install the latest official release . This is the best approach for most users. It will provide a stable version and pre-built packages are available for most platforms.

Install the version of scikit-learn provided by your operating system or Python distribution . This is a quick option for those who have operating systems or Python distributions that distribute scikit-learn. It might not provide the latest release version.

Building the package from source . This is best for users who want the latest-and-greatest features and aren't afraid of running brand-new code. This is also needed for users who wish to contribute to the project.

Installing the latest release

Note that in order to avoid potential conflicts with other packages it is strongly recommended to use a virtual environment (venv) or a conda environment.

Using such an isolated environment makes it possible to install a specific version of scikit-learn with pip or conda and its dependencies independently of any previously installed Python packages. In particular under Linux is it discouraged to install pip packages alongside the packages managed by the package manager of the distribution (apt, dnf, pacman...).

Note that you should always remember to activate the environment of your choice prior to running any Python command whenever you start a new terminal session.

If you have not installed NumPy or SciPy yet, you can also install these using conda or pip. When using pip, please ensure that binary wheels are used, and NumPy and SciPy are not recompiled from source, which can happen when using particular configurations of operating system and hardware (such as Linux on a Raspberry Pi).

Scikit-learn plotting capabilities (i.e., functions start with "plot_" and classes end with "Display") require Matplotlib. The examples require Matplotlib and some examples require scikit-image, pandas, or seaborn. The minimum version of Scikit-learn dependencies are listed below along with its purpose.

Warning

Scikit-learn 0.20 was the last version to support Python 2.7 and Python 3.4. Scikit-learn 0.21 supported Python 3.5-3.7. Scikit-learn 0.22 supported Python 3.5-3.8. Scikit-learn 0.23 - 0.24 require Python 3.6 or newer. Scikit-learn 1.0 and later requires Python 3.7 or newer.

Note

For installing on PyPy, PyPy3-v5.10+, Numpy 1.14.0+, and scipy 1.1.0+ are required.

Installing on Apple Silicon M1 hardware

The recently introduced macos/arm64 platform (sometimes also known as macos/aarch64 ) requires the open source community to upgrade the build configuration and automation to properly support it.

At the time of writing (January 2021), the only way to get a working installation of scikit-learn on this hardware is to install scikit-learn and its dependencies from the conda-forge distribution, for instance using the miniforge installers:
https://github.com/conda-forge/miniforge
The following issue tracks progress on making it possible to install scikit-learn from PyPI with pip:
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/19137

Third party distributions of scikit-learn

Some third-party distributions provide versions of scikit-learn integrated with their package-management systems.

These can make installation and upgrading much easier for users since the integration includes the ability to automatically install dependencies (numpy, scipy) that scikit-learn requires.

The following is an incomplete list of OS and python distributions that provide their own version of scikit-learn.

Arch Linux

Arch Linux's package is provided through the official repositories as python-scikit-learn for Python. It can be installed by typing the following command:

Debian/Ubuntu

The Debian/Ubuntu package is split in three different packages called python3-sklearn (python modules), python3-sklearn-lib (low-level implementations and bindings), python3-sklearn-doc (documentation). Only the Python 3 version is available in the Debian Buster (the more recent Debian distribution). Packages can be installed using :

Fedora

The Fedora package is called python3-scikit-learn for the python 3 version, the only one available in Fedora30. It can be installed using :

NetBSD

scikit-learn is available via pkgsrc-wip:

MacPorts for Mac OSX

The MacPorts package is named py<XY>-scikits-learn , where denotes the Python version. It can be installed by typing the following command:

Anaconda and Enthought Deployment Manager for all supported platforms

Anaconda and Enthought Deployment Manager both ship with scikit-learn in addition to a large set of scientific python library for Windows, Mac OSX and Linux.

Anaconda offers scikit-learn as part of its free distribution.

Intel conda channel

Intel maintains a dedicated conda channel that ships scikit-learn:

This version of scikit-learn comes with alternative solvers for some common estimators. Those solvers come from the DAAL C++ library and are optimized for multi-core Intel CPUs.

Note that those solvers are not enabled by default, please refer to the daal4py documentation for more details.

Compatibility with the standard scikit-learn solvers is checked by running the full scikit-learn test suite via automated continuous integration as reported on https://github.com/IntelPython/daal4py.

WinPython for Windows

The WinPython project distributes scikit-learn as an additional plugin.

Troubleshooting

Error caused by file path length limit on Windows

It can happen that pip fails to install packages when reaching the default path size limit of Windows if Python is installed in a nested location such as the folder structure under the user home directory, for instance:

In this case it is possible to lift that limit in the Windows registry by using the tool:

1. Type "regedit" in the Windows start menu to launch .

2. Go to the Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem key.

3. Edit the value of the LongPathsEnabled property of that key and set it to 1.

4. Reinstall scikit-learn (ignoring the previous broken installation):

# data[].attributes.attachment_link.description
There are different ways to install scikit-learn: Install the latest official release . This is the best approach for most users. It will provide a stable version and pre-built packages are available for most platforms. Install the version of scikit-learn provided by your operating system or Python distribution .

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Desarrolle sus conocimientos del aprendizaje automático con Azure

Obtenga más información sobre el aprendizaje automático en Azure y participe en tutoriales prácticos en este recorrido de aprendizaje de 30 días. Cuando acabe este recorrido de aprendizaje, estará preparado para la certificación Azure Data Scientist Associate.

# data[].attributes.attachment_link.title
Azure Machine Learning: ML como servicio | Microsoft Azure

# data[].attributes.attachment_link.description
Obtenga más información sobre el aprendizaje automático en Azure y participe en tutoriales prácticos en este recorrido de aprendizaje de 30 días. Cuando acabe este recorrido de aprendizaje, estará preparado para la certificación Azure Data Scientist Associate.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Productos y servicios gratuitos para crear, implementar y ejecutar aplicaciones de machine learning en la nube

Beneficios del producto

AWS ofrece el conjunto de servicios de machine learning e infraestructura de soporte en la nube más amplio y completo, ya que pone los recursos de machine learning al alcance de cualquier desarrollador, científico de datos y profesional experto. AWS, nombrado líder en el cuadrante mágico de Gartner sobre servicios de IA para desarrolladores en la nube, ayuda a decenas de miles de clientes a acelerar sus proyectos de Machine Learning.

Transforme texto en voz realista.

Agregue a las aplicaciones capacidades de conversión de voz a texto.

Cree, entrene e implemente rápidamente modelos de Machine Learning.

Traduzca texto con un servicio de traducción automática neuronal.

Productos gratuitos

Cree soluciones de machine learning con estas ofertas de productos del nivel gratuito de AWS.

Más información sobre el machine learning con AWS

Consulte nuestra colección de videos y tutoriales para profundizar sus conocimientos y experiencia en AWS

Introducción a Amazon Polly

Introducción a Amazon Rekognition

Introducción de Amazon SageMaker

Introducción a Amazon Comprehend

Tutoriales de 10 minutos

Utilice estos tutoriales gratuitos y simples para empezar a conocer los servicios de machine learning de AWS.

Agregar voz a un sitio de Wordpress con Amazon Polly

En el tutorial se explica cómo usar el complemento de Amazon Polly para WordPress a fin de agregar capacidad de conversión de texto a habla en una instalación de WordPress. Amazon Polly es un servicio que utiliza tecnologías de aprendizaje profundo avanzadas para sintetizar habla que se asemeje a una voz humana, lo que permite crear aplicaciones y categorías de productos con capacidad de habla completamente nuevas.
Más información "

Detecte, analice y compare rostros con Amazon Rekognition

En este tutorial, aprenderá a usar las características de reconocimiento facial en Amazon Rekognition por medio de la consola de AWS. Amazon Rekognition es un servicio de análisis de videos e imágenes basado en tecnología de aprendizaje profundo.
Más información "

Con este tutorial, aprenderá a usar las características de análisis de video en Amazon Rekognition Video por medio de la consola de AWS. Amazon Rekognition Video es un servicio de análisis de video con tecnología de aprendizaje profundo mediante el que se detectan actividades y se reconocen objetos, celebridades y contenido inadecuado.
Más información "

Analice opiniones en textos con Amazon Comprehend

En este tutorial paso a paso se enseña cómo usar Amazon Comprehend para el análisis de opiniones.

Amazon Comprehend usa tecnología de aprendizaje automático para encontrar información y relaciones en los textos. Amazon Comprehend proporciona API para la extracción de frases clave, el análisis de opiniones, el reconocimiento de entidades, el modelado de temas y la detección de idiomas que permiten integrar fácilmente el procesamiento de lenguaje natural en las aplicaciones.
Más información "

La capa gratuita de AWS brinda a los usuarios la oportunidad descubrir productos de manera gratuita, con ofertas que incluyen productos gratis para siempre, gratis durante 12 meses o demostraciones gratuitas durante periodos más breves.

Crear una cuenta de AWS es gratis y le proporciona acceso inmediato a la capa gratuita de AWS.

# data[].attributes.attachment_link.title
Servicios gratuitos de Machine Learning: AWS

# data[].attributes.attachment_link.description
Productos y servicios gratuitos para crear, implementar y ejecutar aplicaciones de machine learning en la nube AWS ofrece el conjunto de servicios de machine learning e infraestructura de soporte en la nube más amplio y completo, ya que pone los recursos de machine learning al alcance de cualquier desarrollador, científico de datos y profesional experto.

# data[].attributes.attachment_link.title
AI & Machine Learning Products | Google Cloud

# data[].attributes.attachment_link.description
Fast, scalable, and easy-to-use AI offerings including AI Platform, video and image analysis, speech recognition, and multi-language processing.

# data[].attributes.body
El machine learning o aprendizaje automático es la rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas de la habilidad de “aprender” a partir del análisis de datos con el fin de identificar patrones y apoyar en la toma decisiones con la mínima intervención humana; personas y máquinas trabajan de la mano.
Usos y aplicaciones: Reconocimiento de imágenes. Reconocimiento de voz. Predicción del tráfico. Recomendación de productos. Asistentes virtuales. Traducciones de idiomas. Vehículos autónomos. Diagnóstico  Médico. Marketing personalizado.
En la industria alimentaria estas técnicas son muy útiles para el control de calidad, un claro ejemplo de esto es la aplicación de técnicas de maching learning para evaluar la calidad interna de la fruta, para predecir la calidad del vino o para clasificar productos cárnicos.
Tesla es la empresa que va varios pasos por delante de cualquier otra gracias al Machine Learning. Tesla actúa como una empresa de tecnología realmente, con lo cual están muy avanzados en el campo del Machine Learning. Constantemente, todos sus vehículos en circulación están enviando datos a la sede de su creador, Elon Musk, y esto permite que la máquina aprenda con datos reales.

# data[].attributes.body
Han aparecido empresas  que afirman contar con conocimiento valioso para lograr un «taquillazo».

Vault, una nueva empresa israelí fundada en 2015, garantiza poder predecir qué grupos sociales verán sus películas, simplemente analizando el feedback que reciben de los trailers que publican online.
En 2015, se fundó ScriptBook, una empresa que ha desarrollado un algoritmo que predice la rentabilidad de una película con sólo analizar el guion.

Warner bros ha anunciado que trabajará con Cinelytic para mejorar su eficiencia en la etapa de aprobación de los guiones. Han asegurado que la IA no sacrificará la creatividad, sino que proporcionará insights para tomar mejores decisiones en esta etapa; la creatividad humana es aún muy necesaria para lograr un taquillazo.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Watson, que se basa en las innovaciones más recientes del machine learning, es la plataforma multinube abierta que le permite automatizar el ciclo de vida de la IA. Cree modelos potentes a partir de cero, o acelere la obtención de valor con aplicaciones de empresa creadas previamente.

# data[].attributes.attachment_link.description
Watson es la plataforma de IA para los negocios.

# data[].attributes.body
¿Qué es Machine Learning?

Un tipo de Inteligencia Artificial que desarrolla técnicas que permiten a máquinas tomar decisiones. Aprenden gracias a encontrar patrones en los datos y predecir situaciones posteriores.

Aplicaciones

En medicina, donde decidir si realizar una operación o no a un paciente o en el mundo de los negocios conocer en qué fechas es mejor bajar los precios o estimar ventas. Motores de búsqueda, reconocimiento del habla y del lenguaje o robótica.

Otras:

·         Detección de rostro. Lo vemos en nuestros móviles.

·         Anti-spam. Mediante el uso de tags.

·         Anti-virus. Detectando software malicioso.

·         Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.

·         Forecast. De clima o tráfico.

·         Comprensión de textos.

·         Vehículos autónomos y robots.

·         Análisis de imágenes de alta calidad.

·         Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales y en general en sectores de telco, banca, seguros…

# data[].attributes.headline
El machine learning permite predecir comportamientos futuros y tomar decisiones, mediante patrones identificados en conjuntos de datos. Uno de los ejemplos más claros y cotidianos de Machine Learning en la actualidad son los chatbots que integran algunas empresas en sus páginas web para mejorar y automatizar el servicio de atención al cliente. Estos chatbots son capaces de aprender sobre nuestros gustos y preferencias con el paso del tiempo, lo que generalmente se traduce en una optimización de la experiencia de usuario

# data[].attributes.subject
El machine learning permite predecir comportamientos futuros y tomar decisiones, mediante patrones identificados en conjuntos de datos. Uno de los ejemplos más claros y cotidianos de Machine Learning en la actualidad son los chatbots que integran algunas empresas en sus páginas web para mejorar y automatizar el servicio de atención al cliente. Estos chatbots son capaces de aprender sobre nuestros gustos y preferencias con el paso del tiempo, lo que generalmente se traduce en una optimización de la experiencia de usuario

# data[].attributes.headline
Machine Learning en la Educación Superior

# data[].attributes.subject
Machine Learning en la Educación Superior

# data[].attributes.body
Usos prácticos de machine learning en la educación superior

Las universidades recopilan una gran cantidad de datos que pueden utilizar para mejorar el proceso educativo en diferentes maneras. Un ejemplo es el desarrollo del programa M-Write por investigadores de la Universidad de Michigan, concebido como una herramienta para ayudarlos a aprender temas específicos al escribir sobre ellos y evaluar las fortalezas y debilidades de lo escrito antes de que los estudiantes entreguen sus ensayos al profesor.

Para lograrlo, M-Write incorpora un análisis automatizado de texto, que cual se enfoca, por ejemplo, en el vocabulario empleado o en su idoneidad para el tema asignado de acuerdo con los parámetros especificados en el algoritmo. Luego, la aplicación genera una evaluación por cada aspecto a considerar y la integra en una calificación tentativa, la que recibiría el ensayo. Los resultados son revisados por un asesor humano, lo que a su vez provee de más datos al algoritmo para mejorar su precisión.

# data[].attributes.headline
El primer cortometraje en usar ML de CAMPARI

# data[].attributes.subject
El primer cortometraje en usar ML de CAMPARI

# data[].attributes.body
Campari anuncia el regreso de Campari Red Diaries con Fellini Forward; un proyecto innovador que explora el genio creativo del fallecido Federico Fellini utilizando nuevas tecnologías y el aprendizaje automatizado (machine learning) para emular las obras de uno de los mejores cineastas de todos los tiempos en un nuevo y exclusivo cortometraje ambientado en Roma.

# data[].attributes.body
Las mejores aplicaciones de machine learning

1. En el sector financiero
2. Asistencia virtual
3. Marketing, publicidad y redes sociales
4. Desplazamientos y viajes más eficientes
5. Salud y medicina
6. Mejores comunicaciones
7. Seguridad
8. Aplicaciones de machine learning a nivel industrial
9. Aplicaciones de machine learning para smart cities

El machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial (AI) que desarrolla modos en que las máquinas aprenden a predecir resultados y tomar sus propias decisiones basadas en datos.

A través del machine learning, los equipos informáticos son capaces de mejorar procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. De este modo, perfeccionan y facilitan cualquier proceso sin haber sido específicamente programados para hacerlo. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y eliminan la necesidad de que intervenga un humano para dar instrucciones concretas a la máquina.

Las principales aplicaciones de machine learning tienen que ver con el análisis del Big Data, una tarea que sería inabarcable por humanos y que los sistemas informáticos pueden no obstante realizar de forma rápida.

A través de esta información, los sistemas de machine learning son capaces de identificar riesgos y oportunidades y tomar las mejores y más eficientes decisiones basadas en datos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Con el avance vertiginoso en tecnología de los últimos años, las aplicaciones de machine learning se han multiplicado. Cada vez más, se entiende la tecnología machine learning como un servicio.

Qué es machine learning

A través del machine learning, los equipos informáticos son capaces de mejorar procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. De este modo, perfeccionan y facilitan cualquier proceso sin haber sido específicamente programados para hacerlo. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y eliminan la necesidad de que intervenga un humano para dar instrucciones concretas a la máquina.

Las mejores aplicaciones de machine learning

1. En el sector financiero

2. Asistencia virtual

Se trata de una de las aplicaciones más : si en 2019 se utilizaron 3.25 mil millones de asistentes virtuales, se estima que en 2023 ya habrá 8.000 millones de populares asistentes virtuales en uso a nivel global.

3. Marketing, publicidad y redes sociales

Los sistemas de machine learning como un servicio han generado una revolución en la capacidad de las organizaciones de llegar a potenciales clientes. Así, han nacido nuevas ramas como el marketing predictivo.

Como ejemplo, las aplicaciones de machine learning en redes sociales se multiplican, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, además de anuncios relevantes.

4. Desplazamientos y viajes más eficientes

Además, entre las aplicaciones de machine learning más interesantes, se están desarrollando vehículos que utilizan este sistema para la conducción autónoma. Pese a que la tecnología está mejorando su capacidad para calcular distancias o peligros, se trata de sistemas en fases aún tempranas.

5. Salud y medicina

6. Mejores comunicaciones

Las aplicaciones de machine learning a nivel comunicativo también permiten la detección de idiomas para su traducción. De igual modo, el reconocimiento de voz y su transformación en texto está siendo mejorado en gran medida gracias a la aplicación de machine learning.

7. Seguridad

8. Aplicaciones de machine learning a nivel industrial

9. Aplicaciones de machine learning para smart cities

Existe gran dificultad por parte de muchos ayuntamientos para detectar las problemáticas de su ciudad y poder elaborar soluciones en consecuencia. Gracias al machine learning, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de vídeo hasta comentarios en medios sociales, analizando todos los datos recogidos para así ayudar a encontrar las soluciones específicas para cada problemática, ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Con todo ello se puede cumplir la Norma UNE 178108:2017 Ciudades Inteligentes que requiere ciertos requisitos para su consideración como nodo IoT:

-Horizontalidad

-Interoperabilidad

Plataformas como ya están haciendo posible la aplicación de IA y machine learning a la combinaNexus Integra industria . Este sistema tomar mejores decisiones tecnologías como IoT y Big Data que nutren a los sistemas de ML de miles de datos tanto en tiempo real como de su histórico para permitir a las industrias a través de una sola plataforma de uso intuitivo. Además, con su módulo de ML Nexus Integra permite la productivización de los algoritmos de machine learning de una manera sencilla quedando fácilmente integrados en todo el proceso productivo

Si tienes alguna duda no dudes en contactarnos

# data[].attributes.attachment_link.title
Las 9 aplicaciones de machine learning que deberías conocer - Nexus Integra

# data[].attributes.attachment_link.description
Con el avance vertiginoso en tecnología de los últimos años, las aplicaciones de machine learning se han multiplicado. Cada vez más, se entiende la tecnología machine learning como un servicio. A través del machine learning, los equipos informáticos son capaces de mejorar procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos.

# data[].attributes.headline
Posibles aplicaciones del machine learning en la industria

# data[].attributes.subject
Posibles aplicaciones del machine learning en la industria

# data[].attributes.body
Sistemas de calidad

Los algoritmos de machine learning crean modelos que permiten, por ejemplo, detectar defectos en piezas, defectos de tipo superficial de fabricación, pintura etc. También, permiten realizar comprobaciones de calidad en un proceso de montaje, presencia o no presencia de piezas, inspeccionar soldaduras etc.

Producción

En producción se unen los sistemas de visión y la robótica con los algoritmos de machine learning para mejorar procesos y aumentar la productividad. De hecho, se pueden automatizar tareas con variabilidad que un robot tradicional no podría realizar por si solo: reconocer y localizar tipo de piezas, procesos y trayectorias variables etc. Por ello, permite en muchos casos reducir costes y aumentar la competitividad de las empresas.

Mantenimiento de máquinas y mantenimiento predictivo

Mediante el análisis de datos (de cualquier tipo) obtenidos de las distintas máquinas se pueden generar modelos que sean capaces de predecir cuándo se va a producir un fallo. Así mismo, esto sirve para mejorar los procesos y evitar fallos antes de que las máquinas se estropeen. Evita los paros en producción y reduce los tiempos de mantenimiento preventivo.

# data[].attributes.body
Definición: es una rama de la IA, es un Aprendizaje automático mediante identificación de patrones desde aplicaciones.
Usos: Actualmente es un campo en continua expansión por ende existen un sin fin de aplicaciones para esto, como por ejemplo:
En el campo de la medicina, se trabaja para que los sistemas de machine learning como un servicio permitan detectar enfermedades de forma temprana o predecir su evolución a través del análisis de datos.

De igual modo, se planea aplicarla en la investigación médica además de aplicarla a la atención al paciente a través de la planificación de terapias más adecuadas.
Federico.-

# data[].attributes.headline
Aplicaciones del Machine Learning.Podemos hablar de tantas aplicaciones y situaciones como queramos imaginar, hay sectores donde puede resultar clave para la toma de decisiones como puede ser en medicina, donde decidir si realizar una operación o no a un paciente o en el mundo de los negocios conocer en qué fechas es mejor bajar los precios o estimar ventas.Más aplicaciones….motores de búsqueda, reconocimiento del habla, del lenguaje o robótica. Más ejemplos que vemos o veremos en nuestro día a día pueden ser:Detección de rostro. Lo vemos en nuestros móviles.Anti-spam. Mediante el uso de tags.Anti-virus. Detectando software malicioso.Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.Forecast. De clima o tráfico.Comprensión de textos.Vehículos autónomos y robots.Análisis de imágenes de alta calidad.Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales y en general en sectores de telco, banca, seguros…El mundo del Machine Learning cubre un gran campo dentro del universo Big Data y es cada vez más relevante. El número de técnicas y algoritmos es muy extenso y sigue evolucionando. Las aplicaciones, son inimaginables.No obstante, no es un tema de futuro, la introducción de estas técnicas de Machine Learning en la fase de toma de decisiones estratégicas son prácticamente una obligación hoy en día.

# data[].attributes.subject
Aplicaciones del Machine Learning.Podemos hablar de tantas aplicaciones y situaciones como queramos imaginar, hay sectores donde puede resultar clave para la toma de decisiones como puede ser en medicina, donde decidir si realizar una operación o no a un paciente o en el mundo de los negocios conocer en qué fechas es mejor bajar los precios o estimar ventas.Más aplicaciones….motores de búsqueda, reconocimiento del habla, del lenguaje o robótica. Más ejemplos que vemos o veremos en nuestro día a día pueden ser:Detección de rostro. Lo vemos en nuestros móviles.Anti-spam. Mediante el uso de tags.Anti-virus. Detectando software malicioso.Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.Forecast. De clima o tráfico.Comprensión de textos.Vehículos autónomos y robots.Análisis de imágenes de alta calidad.Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales y en general en sectores de telco, banca, seguros…El mundo del Machine Learning cubre un gran campo dentro del universo Big Data y es cada vez más relevante. El número de técnicas y algoritmos es muy extenso y sigue evolucionando. Las aplicaciones, son inimaginables.No obstante, no es un tema de futuro, la introducción de estas técnicas de Machine Learning en la fase de toma de decisiones estratégicas son prácticamente una obligación hoy en día.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La inteligencia artificial ya ha parecido una cosa de ficción científica, pero hoy en día es parte del día a día de la gran población y ha estado cambiando la forma en que muchas empresas invierten en tecnología.

Antes una idea aterradora, como el HAL 9000 o Skynet, hoy se ha convertido en un gran aliado para agilizar la rutina y hacer la vida más fácil, como es el caso de Alexa. Así que no es de extrañar que las empresas estén invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial para mejorar aún más su productividad y relaciones con los clientes.

Para demostrar la popularidad de esta solución, y también que sigue siendo una tendencia fuerte en los próximos años, continúe leyendo nuestro contenido especial sobre IA.

¿Qué es inteligencia artificial?

Aunque siempre imaginamos un robot con su propia personalidad, la inteligencia artificial se define como la capacidad de hacer que las máquinas simulen nuestro razonamiento humano, haciéndoles entender la información para usarla en su proceso de toma de decisiones y resolver problemas de una manera similar a como lo hacemos.

Un ejemplo de esto, que ha sido ampliamente utilizado en la mejora de la inteligencia artificial, es el ajedrez. El juego implica un razonamiento lógico puro y siempre se utiliza para demostrar la capacidad de aprendizaje de nuevas tecnologías y algoritmos de inteligencia artificial. Por cierto, ¿sabía que AlphaZero, creado por Google, aprendió el juego por sí mismo en unas horas y fue capaz de derrotar al actual campeón del mundo virtual, Stockfish?

IA x Machine Learning x Deep Learning

Estos conceptos se entrelazan y se confunden. Pero definamos qué es cada uno y sus diferencias para facilitar su comprensión.

Inteligencia artificial

Ya hemos explorado el concepto anterior, pero, en pocas palabras, podemos afirmar que la IA se utiliza para desarrollar computadoras y programas capaces de simular el razonamiento humano. Las computadoras dotadas de inteligencia artificial pueden resolver problemas complejos mediante la realización de funciones cognitivas como el aprendizaje y el razonamiento. La IA también se define por sus complejos algoritmos que simulan cómo asimilamos la información para ayudar en el proceso de toma de decisiones.

Machine learning

Big Data es la base para la creación de inteligencia artificial y también del proceso de aprendizaje automático. Una gran cantidad de datos se utiliza para "enseñar" a las máquinas cómo hacer asociaciones y razones para resolver problemas. Para ello, se utilizan algoritmos y técnicas para programar la máquina para aprender sola, a través de ejemplos y su contexto, para que el ordenador pueda entender, asimilar y, a partir de esto, presentar las respuestas correctas basadas en la exposición de datos a situaciones similares en el futuro.

Deep learning

Podemos definir el deep learning como un producto de machine learning. Su principal característica son sus redes neuronales que están inspiradas en el cerebro humano, pudiéndose extraer y representar información hecha por la propia máquina. Mientras el procesamiento de machine learning se puede considerar más lineal, en el deep learning es un proceso de niveles. Precisamente por su aspecto de aprendizaje profundo realizado por la propia máquina, se necesita una cantidad gigantesca de datos para definir una característica, mientras que en el machine learning esto fue definido por los propios programadores. Esto es posible hoy en día gracias a la evolución de la capacidad de las máquinas, que pueden realizar estas tareas.

Inteligencia artificial en empresas

No en vano,la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning han llegado a utilizarse en numerosas áreas que afectan a la vida cotidiana, como la medicina, las finanzas y la seguridad. Para obtener más información, confiera algunos usos de la inteligencia artificial que se han vuelto comunes

1. Ventas y marketing

¿Alguna vez se ha preguntado cómo el anuncio correcto siempre le parece encontrar? No es suerte, pero la inteligencia artificial analiza todos sus datos de navegación para saber qué productos son los mejores para usted. Los sitios de compras también hacen esto cuando te presentan señales de productos y sugerencias. Nada es por casualidad.

2. Medicina

La creación de diagnósticos ya cuenta con la presencia de inteligencias artificiales y machine learning. Al acumular numerosos datos y resultados de pruebas anteriores, la IA puede ser capaz de hacer diagnósticos precisos por sí mismo.

3. Asistentes virtuales

Alexa, Siri y Cortana son clásicos. Pero, ¿sabía que más que responder a sus preguntas y realizar sus acciones, la inteligencia artificial ha estado presente en otras aplicaciones durante mucho tiempo? Google Maps es soberano como ejemplo de IA que facilita el día a día, porque combina diferentes datos para analizar la mejor ruta según las opciones de transporte y tiempo.

4. Seguridad

Reconocimiento facial, reconocimiento de voz o monitoreo de cámaras de seguridad. Lo que anteriormente hacían innumerables personas en incontables horas y sin tener una alta tasa de precisión, hoy depende de la ayuda de la inteligencia artificial para garantizar nuestra seguridad.

5. Ciberseguridad

La seguridad no tiene que estar sólo en el mundo real. Con el aumento de los ataques virtuales debido al crecimiento de la oficina en casa y el mundo cada vez más conectado en el que vivimos, era esencial utilizar la inteligencia artificial para defender nuestra seguridad en el mundo en línea. La automatización de los procesos de seguridad, que antes fueron de responsabilidad humana, hoy se convirtió en parte de las atribuciones de IA, permitiendo una respuesta inmediata, con menor tasa de error y que todavía libera al equipo de TI de la empresa para acciones más estratégicas.

6. Transporte

Saber qué ruta del autobús, dónde se encuentra y qué ruta debe tomar para llegar a su destino, depende con la ayuda de técnicas de inteligencia artificial. Además, el sistema de control de tráfico y logística de muchas empresas depende de la IA para aumentar su eficiencia y seguridad. El uso de inteligencia artificial permite la ejecución de cálculos complejos para determinar rutas, conmutación de rutas y plazos. Con esto, la logística necesaria para la entrega y transporte de mercancías, por ejemplo, se vuelve más simple. Esto es ideal para las empresas que se ocupan de productos perecederos, como alimentos.

7. Servicio

Los chatbots siguen siendo una de las principales tendencias para el servicio y la relación con el cliente últimamente. Cada vez más humanos, confían en los procesos de machine learning y deep learning para sonar más naturales y amigables, facilitando el servicio de las empresas y también la vida cotidiana de sus clientes. Con altas tasas de asertividad, los chatbots o voicebots tienen una programación que se está perfeccionando todos los días para comprender las complejas emociones humanas del usuario y cómo actuar en consecuencia.

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?

Aunque parece ser una inversión costosa, por lo general se paga con el tiempo. Por tanto, el uso de la IA en las empresas, incluso las pequeñas, tiene una faceta más estratégica, siendo capaz de optimizar los procesos, analizar el comportamiento de los usuarios y definir nuevos patrones de comportamiento, como lo hacen los comercios electrónicos para identificar los productos deseados para sus clientes.

Por supuesto, internamente, la IA aporta las siguientes ventajas a los procesos de su empresa:

Reducción de retrasos y fallos en los procesos internos;

Reducción de los costos de operativos;

Más seguridad para los datos de la empresa;

Reducción de errores y fallos humanos;

Optimización de tareas y procesos internos;

Agilidad en los procesos;

nnovación e investigación.

Otra ventaja que la IA permite explotar son los informes. Necesarias, pero de larga duración, pueden ser analizadas por la IA de la empresa, así como las tasas de uso del sistema y otras estadísticas internas que son susceptibles de mejora.

Centrado específicamente en su equipo de TI, el uso de inteligencia artificial puede conducir a varias ventajas, como:

Mayor control en la gestión de procesos de TI;

Automatización de procesos internos que requieren mucho tiempo;

Hacer que la TI sea más estratégica, capaz de predecir y prevenir situaciones como el aumento y la mejora de la infraestructura;

Sector de TI más eficiente.

Para demostrarlo, puede seguir a continuación algunos ejemplos de empresas que han adoptado la inteligencia artificial tanto interna como externamente con resultados sorprendentes.

Ejemplos reales del uso de la inteligencia artificial

Bradesco

Para demostrar sus ventajas, conozca más sobre un ejemplo de inteligencia artificial que trabajó en el proceso de creación de BIA, el asistente virtual de Bradesco que se convirtió en un caso global. BIA comenzó como una herramienta interna para los propios empleados del banco, y luego se amplió para ser una forma de servicio a sus clientes externos.

Con conocimiento de más de 60 productos, BIA responde a unas 300 mil preguntas al mes, con una tasa de precisión del 95%. Así, la calidad de la atención aumentó, mientras que el tiempo de espera disminuyó.

Tenent

El gigante Tenent controla una de las superapps más grandes del mundo, WeChat de China. Solo superado por WhatsApp en número de usuarios, WeChat presenta los aspectos positivos y negativos del uso de la inteligencia artificial, planteando preguntas éticas sobre el uso de la tecnología para controlar y mejorar la vida humana.

Las tecnologías de IA y machine learning se aplican fuertemente en la conversión de voz a texto, que a pesar de tener una alta asertividad, todavía está en continua mejora. Sin embargo, el segundo factor que más destaca WeChat es el uso de la recopilación de datos de usuario para ser analizados por la IA del superapp para un filtrado automático de los contenidos divulgados. El proceso de machine learning empleado permite a la plataforma reconocer publicaciones que deben ser censuradas por no seguir las directrices y políticas chinas.

Facebook

DeepText de Facebook entiende, analiza e interpreta los textos publicados de sus usuarios para entender su estado emocional. Al igual que WeChat, Facebook también analiza el contenido de las publicaciones de sus usuarios para acabar con aquellos considerados inapropiados bajo las políticas y términos de uso de la compañía, como la pornografía, el discurso de odio y, especialmente ahora, las noticias falsas.

Inteligencia artificial en su empresa

Las inteligencias artificiales no tienen la intención de dominar el mundo, todo lo contrario, son nuestros aliados para desarrollar un mundo menos complejo y más seguro.

Ella pueden ayudar a reducir los costos y hacer que su negocio sea más competitivo, ya que el análisis de datos puede volverse menos complejo para los seres humanos al confiar en la inteligencia artificial.

Y si su empresa quiere saber un poco más sobre cómo iniciar o impulsar sus aplicaciones con inteligencia artificial, conozca sobre las supercomputadoras Lenovo, líderes del mercado para HPC y Data Analytics utilizando IA. Haga clic aquí.

# data[].attributes.attachment_link.title
7 ejemplos del uso de la inteligencia artificial en las empresas. | Lenovo Tech Today Argentina

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial ya ha parecido una cosa de ficción científica, pero hoy en día es parte del día a día de la gran población y ha estado cambiando la forma en que muchas empresas invierten en tecnología.

# data[].attributes.headline
Machine Learning en la educación en linea

# data[].attributes.subject
Machine Learning en la educación en linea

# data[].attributes.body
http://www.mylifedesign.co/actualidad/potencial-de-machine-learning-en-la-educacion/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En primer lugar, el machine learning acelerará y perfeccionará el contenido personalizado. Esto se traduce en algoritmos que reconocen fácilmente los patrones de aprendizaje de un estudiante y se ajusta. Por ejemplo, si un alumno tiene problemas en aprender un tema en particular (que el algoritmo identificará) optimiza los recursos y contenidos a su alcance para que se ponga a tono con el resto de sus compañeros. Igual puede suceder con estudiantes a quienes los temas se les faciliten.

Como segundo impacto, la publicación señala la posibilidad de dar retroalimentación de forma más regular. En un sistema presencial puede ser complicado que un profesor de retroalimentación constructivo y bien ajustado a cada estudiante, por supuesto, no por falta de intención o interés. Con tecnología de lenguaje natural y la información que el machine learning permite procesar de cada usuario, este proceso puede ser mucho más eficiente.

El tercer efecto es uno muy importante para los profesores, la automatización de tareas administrativas. Por ejemplo a ordenar los calendarios y enviar oportunamente el material de clase. Esto permitirá a los maestros tener más tiempo para dedicar al centro de su rol y a lo que más les interesa, enseñar. Finalmente, teniendo en cuenta que los cursos en línea son masivos, hoy es complicado que un profesor responda individualmente preguntas de sus estudiantes. Esto también puede mejorar con el uso de machine learning que reconozca las preguntas y las responda en un lenguaje que el estudiante comprenda.

Puedes leer el artículo completo para investigar más sobre el impacto y el potencial del Machine Learning en la educación en línea.

También puedes leer más sobre la evolución de los MOOC. Asimismo, los riesgos que la educación virtual puede traer para la movilidad social.

Encuentra más sobre nuestra visión del mundo haciendo clic acá. Te invitamos a registrarte en Life Design y te prepares para el mundo del futuro, es totalmente gratis.

# data[].attributes.attachment_link.title
El potencial del Machine Learning en la educación en linea - Life Design

# data[].attributes.attachment_link.description
En primer lugar, el machine learning acelerará y perfeccionará el contenido personalizado. Esto se traduce en algoritmos que reconocen fácilmente los patrones de aprendizaje de un estudiante y se ajusta. Por ejemplo, si un alumno tiene problemas en aprender un tema en particular (que el algoritmo identificará) optimiza los recursos y contenidos a su alcance para que se ponga a tono con el resto de sus compañeros.

# data[].attributes.headline
Aplicaciones: Detección de rostro. El reconocimiento facial es una de las revoluciones más importante de la década.

# data[].attributes.subject
Aplicaciones: Detección de rostro. El reconocimiento facial es una de las revoluciones más importante de la década.

# data[].attributes.body
Reconocimiento de voz.

Marketing personalizado. Basado en la actuación del usuario cuando utiliza Internet, sus redes sociales o cómo interacciona, el ML aprende de ese comportamiento para recomendarle productos o servicios que encajen con él y se produce así un marketing personalizado basado en patrones de conducta.

Google Maps para el tráfico. Esta herramienta muestra las rutas más seguras y eficientes utilizando tecnologías basadas en patrones de tráfico y de movilidad recopilados a lo largo del tiempo y combinándolo con condiciones de tráfico en vivo.

Coches autónomos.

Diagnósticos médicos. El uso de sistemas inteligentes dentro de la medicina tiene un gran potencial, ya que permiten procesar una gran cantidad de información y generar diagnósticos ayudando a detectar patologías con mayor rapidez y menor margen de error de lo que lo haría un ser humano.

# data[].attributes.headline
La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por ello, el ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera. Sin embargo, el origen de esta disciplina data de varias décadas atrás. Entonces: ¿por qué ahora es tan importante esta tecnología y qué la hace tan revolucionaria? . El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

# data[].attributes.subject
La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por ello, el ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera. Sin embargo, el origen de esta disciplina data de varias décadas atrás. Entonces: ¿por qué ahora es tan importante esta tecnología y qué la hace tan revolucionaria? . El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

# data[].attributes.headline
 Machine learning y su aplicación en diferentes industrias.

# data[].attributes.subject
 Machine learning y su aplicación en diferentes industrias.

# data[].attributes.body
Machine learning equivale a aprendizaje automático sin necesidad de reprogramación constante. Supone que la propia inteligencia artificial es capaz de aprender por sí sola sin precisar de una intervención contante del programador que deba alimentarla con nuevas instrucciones.

Algunas de sus aplicaciones en diferentes industrias:

Detección de rostros: Desbloquear el móvil, probar filtros de Snapchat o Instagram e, incluso, predecir cómo se envejece. El software de reconocimiento facial identifica las caras mediante un grupo de unos 70 puntos de referencia, cuya configuración es diferente en cada persona.

Reconocimiento de voz: Los asistentes digitales a los que invocamos por su nombre (Siri, Alexa, Google) atienden nuestras necesidades con sólo una pregunta, entendiendo nuestras palabras y el sentido de nuestra petición, y en muchos casos diferenciando nuestra voz de la de otros para obedecernos sólo a nosotros.

Gmail: Cuando etiquetamos un email recibido como malware o spam, la herramienta de correo electrónico de Google aprende de nuestro comportamiento para protegernos y mantenernos libres de interferencias y molestias.

Marketing personalizado: Las recomendaciones  de productos que pueden interesarnos se derivan del análisis de nuestro comportamiento al navegar por Internet. Sitios que visitamos, páginas que recomendamos o menciones a productos y servicios hacen que se nos ofrezca aquel contenido publicitario sobre el que potencialmente tenemos un interés previo. De hecho ese análisis puede avanzar nuestras preferencias incluso antes de que nosotros mismos las conozcamos.

Google Maps: Las ruta más eficientes llegan a facilitarnos los viajes gracias al análisis de los más de 1.000 millones de kilómetros recorridos diariamente por todo el planeta, determinando el camino más corto, seguro o conveniente tras analizar patrones de tráfico y movilidad en combinación con los datos del tráfico que está teniendo lugar en cada momento

Conducción autónoma: Se minimiza el error al prescindir del factor humano, con automóviles capaces de analizar miles de variables por segundo en todas las direcciones, superando la información que es capaz de captar un conductor humano y el tiempo hasta la decisión. La consecuencia es una disminución de los accidentes de tráfico.

Diagnóstico médico: De nuevo la gran capacidad para procesar enormes cantidades de información ayuda agenerar diagnósticos y detectar patologías con mayor rapidez y menor margen de error que un ser humano. El aprendizaje automatizado ha demostrado porcentajes elevados deeficacia (hasta un 90%) en detección de cáncer de mama y próstata; en neurología (diagnóstico y tratamiento de ictus, alzhéimer o demencia senil);  ginecología (detección de malformaciones o problemas durante el embarazo), y genética, con programas capaces de detectar mediante el mencionado análisis facial más de 8.000 trastornos genéticos y enfermedades raras.

# data[].attributes.body
-ajuste de programas basado en resultados
-revisión de textos con un sistema que determina el riesgo de plagio
-El machine learning permite a la herramienta el desarrollo de rutas de aprendizaje personalizadas para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus metas.
http://www.mylifedesign.co/actualidad/potencial-de-machine-learning-en-la-educacion/

http://elearningmasters.galileo.edu/2017/10/26/5-herramientas-de-machine-learning-en-la-educacion/#:~:text=El%20machine%20learning%20permite%20que,hacia%20lo%20que%20deber%C3%ADa%20reforzar.

# data[].attributes.attachment_link.title
5 Herramientas de machine learning en la educación | Comunidad eLearning Masters | edX

# data[].attributes.attachment_link.description
. Ésta tecnología ha sido adaptada a herramientas y software en línea, útiles en la educación. Hoy te compartimos 5 herramientas de machine learning.

# data[].attributes.headline
Machine Learning aplicado en mantenimiento

# data[].attributes.subject
Machine Learning aplicado en mantenimiento

# data[].attributes.body
En los últimos años, el abaratamiento de los sensores y su menor tamaño han facilitado la obtención de información valiosa sobre el estado de las máquinas. En concreto, midiendo diferentes puntos y características de una máquina, es posible tener una visión casi a tiempo real sobre su estado. Gracias al Machine Learning, se crean modelos a partir de esos datos con el fin de detectar posibles anomalías antes de que se produzcan. Esto se denomina mantenimiento predictivo, y su aplicación es una de las formas más fiables para evitar que las máquinas fallen y perjudiquen al proceso productivo.

# data[].attributes.headline
¿Cuáles son las principales aplicaciones del machine learning en el sector logístico?

# data[].attributes.subject
¿Cuáles son las principales aplicaciones del machine learning en el sector logístico?

# data[].attributes.body
Las aplicaciones del machine learning en el sector logístico son muy amplias. Una de las más importantes es la de realizar predicciones relativas a la demanda, uno de los puntos clave en el cadena de suministro. Esta tecnología permite recoger datos, almacenarlos e interpretarlos en tiempo real, así como detectar patrones para ‘entender’ los déficits o excesos de demanda y actuar en consecuencia.

El machine learning puede pronosticar condiciones de circulación de las mercancías y los vehículos, así como de las condiciones climatológicas. En la cadena logística, en la que el buen funcionamiento de cada eslabón de la cadena es determinante para que toda ella opere como debe, el machine learning es muy apreciado para anticiparse a los posibles errores técnicos que puedan darse en dispositivos tecnológicos.

El aprendizaje automático es muy eficaz para la puesta en marcha de sistemas de optimización operacional rápidos y eficientes, ya que en pocos segundos puede establecer una evaluación de cuándo debe realizarse una tarea específica.

En cuanto a la planificación de rutas, el machine learning comprueba por sí mismo cuál es la mejor ruta en cada momento para realizar el transporte de una mercancía gracias un sistema de aprendizaje basado en algoritmos que contribuye a evitar circulaciones lentas o restricciones de tráfico. Esto permite usar el recorrido más rentable en base a criterios de número de kilómetros o velocidad a la que puede circularse por una vía, lo que repercute en un menor consumo de combustible. También desempeña, por lo tanto, un papel básico en la optimización de procesos logísticos en la gestión de una flota vehicular.

En materia de seguridad, el machine learning se emplea para la protección de datos de posibles ciberataques, ya que puede predecirlos y prevenirlos, y para descubrir posibles intrusiones en la red de comunicación de datos. El reconocimiento mediante elementos biométricos, como la cara, las huellas dactilares o la voz, está cobrando fuerza, en especial en almacenes

# data[].attributes.body
Fases necesarias para aplicar Machine Learning

Estas son algunas de las fases necesarias para identificar y llevar a cabo un proyecto basado en machine learning:

Adquisición de datos Imágenes, datos numéricos, bases de datos existentes etc. Son necesarias grandes cantidades de datos.

Creación del dataset a partir de los datos obtenidos. Para la creación del dataset es necesario realizar el etiquetado de todos los datos (aprendizaje supervisado). Normalmente esta tarea se realiza de forma manual y es bastante tediosa.

Entrenamiento del modelo. El modelo se entrena con parte de los datos del dataset.

Evaluación del modelo. Para obtener el comportamiento del modelo se evalúa con nuevos datos que no han sido utilizados durante el entrenamiento.

# data[].attributes.headline
Machine Learning en MODA: Reconocimiento de imágenes para identificar tendencias de moda

# data[].attributes.subject
Machine Learning en MODA: Reconocimiento de imágenes para identificar tendencias de moda

# data[].attributes.body
Tommy Hilfiger se asoció con IBM y utilizó Watson API de reconocimiento visual, un modelo automático de Machine Learning que clasifica y reconoce objetos en imágenes o videos para analizar automáticamente más de 600,000 imágenes de pistas disponibles públicamente y tratar de identificar las tendencias actuales de la moda.

Además de eso, se formó otro modelo alimentando más de 15,000 imágenes de Tommy Hilfiger para crear conjuntos de datos y con la ayuda de la inteligencia artificial, comprender mejor sus propios diseños.

# data[].attributes.headline
 ML: es un proceso basado en el análisis de datos con el fin de aprender y aplicar el conocimiento adquirido en otros conjuntos de datos. 

# data[].attributes.subject
 ML: es un proceso basado en el análisis de datos con el fin de aprender y aplicar el conocimiento adquirido en otros conjuntos de datos. 

# data[].attributes.body
Entre las técnicas de machine learning más utilizadas en el modelado de procesos industriales se encuentran las redes neuronales, las máquinas de vectores soporte, los árboles de decisión o los random forest.
Ejemplos de aplicación de técnicas de machine learning para solucionar  diferentes problemas en distintos procesos de una línea de acero galvanizado.  Ej:  Estimación de la capacidad de limpieza de la línea de decapado ,  Reducción de problemas de adherencia del recubri- miento de zinc , etc

https://www.mincotur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaIndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/405/GONZALEZ%20MARCOS%20Y%20ALBA%20EL%C3%8DAS.pdf

# data[].attributes.body
¿Qué es Machine Learning?

Conocido también en español como aprendizaje automático , es una rama científica de la inteligencia artificial que permite que las computadoras adquieran conocimiento y mejoren de forma progresiva la realización de tareas y el análisis de datos para los que han sido destinados sin recibir una programación explicita.

En la actualidad los modelos de machine learning se han convertido en un recurso tecnológico implementado en herramientas de uso diario como filtros anti-spam para correos electrónicos, conducción automática de coches o softwares de reconocimiento de voz.

El machine learning presenta una forma muy interesante de generación de aprendizaje tomando como base la información que se extrae de los datos analizados por las computadoras emulando el comportamiento humano en cierta medida.

Tomando los datos y su comportamiento estos modelos de aprendizaje podemos crear modelos predictivos de sucesos o módulos gerenciales pensados para la toma de decisiones con un nivel de eficiencia considerablemente alto.

Dentro de este campo de desarrollo tecnológico en plena expansión existen diferentes tipos de machine learning. Veamos a continuación de qué tratan.

Tipos de Machine Learning

https://www.grapheverywhere.com/machine-learning-que-es-tipos-ejemplos-y-como-implementarlo/

# data[].attributes.body
el control de calidad y la visión artificial. tanto los sensores como las cámaras ayudan a identificar aspectos que serán decisivos para la clasificación de los productos en función de los parámetros medidos.

Veamos un ejemplo de ello. Tenemos una empresa que recoge y comercializa naranjas. Según la presencia de ciertos defectos reconocidos gracias a la visión por computador, unas naranjas irán directas al mercado; otras, más defectuosas, se emplearán para hacer zumo; y habrá otras que tendrán que desecharse obligatoriamente.

Como ves, machine learning no es una tecnología que debas pasar por alto dentro del control de operaciones en tu industria. De hecho, las empresas de éxito llevan años contando ya con él en sus rutinas.

# data[].attributes.body
El término Machine Learning  o aprendizaje máquina hace referencia a una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan por si mismas

El Machine Learning se utiliza para aprender del usuario y de su uso para así recomendarles mejores productos y servicios. Las empresas más famosas que utilizan esto: Amazon, Google, Instagram, Facebook…

# data[].attributes.headline
Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.

# data[].attributes.subject
Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Evolución del machine learning

Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos. El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, éstos pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva - pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque muchos algoritmos de aprendizaje basado en máquina han estado entre nosotros por largo tiempo, la posibilidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos al big data - una y otra vez, cada vez más rápido - es un logro reciente. Éstos son algunos ejemplos ampliamente publicados de aplicaciones de machine learning con los que quizá esté familiarizado:

¿El automóvil de conducción autónoma de Google tan publicitado? La esencia del machine learning

¿Ofertas de recomendación en línea como las de Amazon y Netflix? Aplicaciones de machine learning para la vida diaria.

¿Saber lo que los clientes dicen acerca de usted en Twitter? Machine learning combinado con creación de reglas lingüísticas.

¿Detección de fraudes? Uno de los usos más obvios e importantes en nuestro mundo hoy día.

# data[].attributes.attachment_link.title
Aprendizaje automático: Qué es y por qué importa

# data[].attributes.attachment_link.description
Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos.

# data[].attributes.body
evaluar los impactos (por jemplo de la pandemia) en los procesos de aprendizaje
Transformación de la educación frente a la pandemia y la analítica de datos | Revista Boletín Redipe

o analizar trayectorias escolares y perfilamientos ANÁLISIS DE TRAYECTORIAS ESCOLARES Y PERFILAMIENTO DE ESTUDIANTES MEDIANTE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING (usm.cl)

# data[].attributes.attachment_link.title
Modelo de evaluación curricular: propuesta basada en Machine Learning

# data[].attributes.attachment_link.description
Este trabajo presenta un aporte a la evaluación curricular, basado en inteligencia artificial que permite la generación de una instancia de valoración del aprendizaje en la formación inicial. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo de evaluación curricular utilizando machine learning en una plataforma web para Educación Parvularia.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Proyecto orientado a contribuir con la digitalización del sector sanitario a través del desarrollo de soluciones software basadas en técnicas de Machine Learning (ML), combinando de forma innovadora el uso de servicios de infraestructura de Big Data Analytics, a nivel de almacenamiento y procesamiento distribuidos, e Inteligencia Artificial

Especialmente relevante será la combinación de diferentes fuentes de información para establecer un servicio predictivo que permita el diagnóstico o pronóstico basado en el cálculo de modelos. Esto supone una serie de retos que, por una parte, consiste en el tratamiento de datos heterogéneos tales como: datos genéticos, cito-genéticos, clínicos, imágenes médicas (tales como: mamografías, ecografía, radiografía, resonancia magnética, tomografía axial computarizada, tomografía por emisión de positrones, etc.), entre otros.

Por otra parte, en la mayoría de los casos, esas fuentes de información provienen de un número reducido de pacientes, lo que implica la búsqueda de soluciones innovadoras que permitan tratar el desequilibrio entre el poco número de pacientes frente al gran número de variables que les describe. Debido a lo anterior, las técnicas de Machine Learning estándares no se pueden aplicar directamente y se han de implementar nuevos tratamientos previos de los datos que permitan tratar el problema. Como parte de la investigación de estas soluciones innovadoras, se pretende desarrollar un framework con librerías para la adaptación y pre-procesado de datos que preparen los mismos para la aplicación de técnicas ML, extracción y selección de características relevantes.

# data[].attributes.attachment_link.title
HELPSALUD: Proyecto de I+D - Machine Learning en el sector salud

# data[].attributes.attachment_link.description
Proyecto orientado a contribuir con la digitalización del sector sanitario a través del desarrollo de soluciones software basadas en técnicas de Machine Learning (ML) , combinando de forma innovadora el uso de servicios de infraestructura de Big Data Analytics, a nivel de almacenamiento y procesamiento distribuidos, e Inteligencia Artificial Especialmente relevante será la combinación de diferentes fuentes de información para establecer un servicio predictivo que permita el diagnóstico o pronóstico basado en el cálculo de modelos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Educación sobre aprendizaje automático | TensorFlow

# data[].attributes.attachment_link.description
Comienza tu entrenamiento en TensorFlow a partir de una base sólida en cuatro áreas de aprendizaje: programación, matemática, teoría del AA y creación de un proyecto de AA de principio a fin.

# data[].attributes.headline
En la actualidad, esta rama se nutre de diferentes áreas tales como la estadística, la probabilidad, investigaciones profundas de datos y recuperación de información para reconocer patrones dentro de procesos matemáticos, de ingeniería y física (entre otros) necesarios para su buen desempeño.

# data[].attributes.subject
En la actualidad, esta rama se nutre de diferentes áreas tales como la estadística, la probabilidad, investigaciones profundas de datos y recuperación de información para reconocer patrones dentro de procesos matemáticos, de ingeniería y física (entre otros) necesarios para su buen desempeño.

# data[].attributes.body
Averiguar acerca de los usos y aplicaciones del Machine Learning. Se recomienda analizar casos de estudio en diferentes industrias