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José antonio
Nuevas tecnologías de la industria 4.0

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Nuevas tecnologías aplicadas al mundo de la Industria 4.0

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Los dispositivos wearables permiten a los usuarios acceder fácilmente a los datos generados en los nuevos entornos industriales. Ahora un operario puede consultar el "checklist" de un proceso, consultando su smartwatch. Desde la sala de control, a su vez, pueden ver el estado de las tareas realizadas en tiempo real.

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Danny Junior Guerra Ipushima
●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. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona.

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Tipos de machine learning.
Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado es uno de los tipos de machine learning que se basan en la generación de conocimiento a través del análisis de datos etiquetados. En este proceso se incluyen en los datos de estudio un conjunto de ejemplos con resultados conocidos con anticipación y en el cual el modelo de aprendizaje comprende los parámetros de la muestra para progresivamente ir adaptando e incorporando los datos nuevos y clasificarlos de forma correcta.
Aprendizaje No Supervisado
El aprendizaje no supervisado es otra modalidad de machine learning en la que se incluyen conjuntos de datos sin etiquetar para realizar análisis y clasificaciones a pesar de que no se conoce con anticipación la estructura que poseen los datos. Con estos análisis se puede obtener información importante o vital sin poseer referencia alguna de las variables de salida. En este caso a diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje se logra mediante el análisis de la data que aún no posee resultados.
Aprendizaje Reforzado

El aprendizaje reforzado es un modelo de machine learning diferente a los anteriores. Este tipo de análisis forma parte de lo que conocemos como aprendizaje profundo o deep learning. En el se tiene como objetivo principal la construcción de modelos que incrementen el rendimiento en base al análisis de resultados ya procesados. El marco ideal de este método de aprendizaje es que cada resultado produzca una recompensa.

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●Nuevas Tecnologías de la industria 4.0

●La computación en la nube (Cloud Computing)

●Machine Learning

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El cloud computing

Los servicios de Cloud Computing o computación en la nube agiliza los procesos comunicacionales y administrativos al interior de cualquier organización, es por tanto una de las tendencias en el mundo empresarial que se está desarrollando día a día.

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Carla Galán Mass
●La computación en la nube (Cloud Computing)

Con los avances en las tecnologías de información y comunicación, se han mostrado nuevas apli-
caciones para la Internet, en este caso, la computación en la nube o Cloud Computing, en la cual
los recursos informáticos son ofrecidos y utilizados a través de Internet. Siguiendo esta idea, La
computación en la nube es conveniente y rentable tanto para usuarios como para los proveedores;
teniendo en cuenta que existen riesgos al utilizar esta nueva tecnología, permite ahorros tanto en
licencias como en administración de servicios y de equipos. Esto se debe a la arquitectura confor-
mada por capas con la cual trabaja que corresponden al software, plataforma e infraestructura.
Un aspecto importante en la implementación, y que se refiere principalmente al tema de la plata-
forma, es la virtualización. Se puede decir que esta es una abstracción de los recursos tecnológicos
en donde se puede llegar a utilizar un servidor o muchos servidores siendo invisible para el usuario
final, y además, gracias al clustering, se permite tratar a muchos servidores como uno solo.

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●Machine Learning

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.

El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.

Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:

Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).

Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.

Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.

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¿Para qué sirve la computación en la nube?

La computación en la nube (o cloud computing, en inglés) es una tecnología que permite acceder remotamente, de cualquier lugar del mundo y en cualquier momento, a softwares, almacenamiento de archivos y procesamiento de datos a través de Internet, sin la necesidad de conectarse a un ordenador personal o servidor local.

En otras palabras, la computación en la nube utiliza la conectividad y gran escala de Internet para hospedar los más variados recursos, programas e información, y permite que el usuario ingrese a ellos través de cualquier ordenador, tablet o celular.

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¿Cómo funciona el Machine Learning?

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A la hora de hablar del Machine Learning, es inevitable intentar asociarlo con la Inteligencia Artificial. Sin embargo, ambas cosas no son las mismas. En este artículo trataremos sobre, qué es el Machine Learning y cómo funciona. Para qué logres entender este tipo de concepto dentro de las ciencias informáticas.

En pocas palabras, el Machine Learning, es una materia dentro de las ciencias informáticas que hace referencia a la capacidad que tiene una máquina o software a la hora de aprender un algoritmo adaptado a su programación.

Pero, ¿qué es el Machine Learning?

Machine Learning, se traduce al español como el Aprendizaje Automático. Esta tecnología permite hacer una seria de operaciones automáticas con la finalidad de reducir la intervención de los seres humanos. Dichas acciones se realizan de manera autónoma y sin necesidad de que intervenga el ser humano. La máquina esta programada y automatizada para que realice una serie de funciones.

A lo que denominamos aprendizaje, es simplemente la capacidad del software de identificar una serie de patrones complejos. Es decir, la máquina por si sola no aprende nada. Sino contiene un algoritmo en su programación, que se modifica con la constante entrada de datos en la interfaz, y que puede, de este modo, predecir escenarios futuros.

En resumen, el objetivo es crear un modelo que nos permita resolver una tarea creada. Luego se entrena el modelo usando gran cantidad de datos. El modelo aprende de estos datos y es capaz de hacer predicciones.

Está presente en aplicaciones como Netflix o Spotify, en las respuestas inteligentes de Gmail o en el habla de Siri y Alexa.

¿Cómo funciona?

Gracias a los algoritmos. Que realizan parte de las acciones marcadas por sí solas. Estos, obtienen sus propios cálculos según los datos que va recopilando en el sistema. Cuanto más datos exactos obtenga el sistema, más precisas serán las acciones.

Las máquinas se programan usando dichos algoritmos. Estos funcionan cómo informativos que pueden diseñar nuevas respuestas inmediatamente, como respuesta a la información que reciben a través de su interfaz u otros medios. Todo dato nuevo que entra, se convierte en algoritmo, y a más datos, mas complejo será.

El Machine Learning necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas. El mínimo que recomendado es de 6 entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada. Esto debe repetirse para cada variable que conforman el sistema de trabajo del sistema.

Tipos de Machine Learning

Una vez sabido qué es el Machine Learning y cómo funciona, debemos de conocer los tipos de algoritmos de aprendizaje automático que existen:

En este tipo de aprendizaje, la maquina aprende con el ejemplo. El informático le proporciona al algoritmo de aprendizaje un conjunto de datos conocidos que incluye entradas y salidas deseadas. El algoritmo debe de encontrar la manera de determinar cómo llegar a esas entradas y salidas.

El algoritmo identifica los datos, aprende de las observaciones y realiza las predicciones, y es corregido por el informático. Este proceso se repite hasta que el algoritmo alcanza un nivel alto de precisión y rendimiento.

En este proceso, el algoritmo estudia los datos para identificar los patrones. No hay ningún informático que le proporcione instrucciones. La máquina determina las correlaciones y las relaciones mediante el análisis de los datos que disponga.

En este tipo, el algoritmo interpreta grandes conjuntos de datos. Intentando organizarlos para definir su estructura. Esto da lugar a la necesidad de agrupar los datos en grupos u organizarlos de manera que se vean más claros.

Cada vez que evalúa datos, el algoritmo aumenta su capacidad de toma de decisiones sobre estos mismos, intentando mejorar y tomando datos más precisos.

Aquí, se le proporciona al algoritmo un conjunto de acciones, parámetros y valeres finales. Es un aprendizaje reglado. Se definen las reglas. El algoritmo explora las diferentes opciones y posibilidades, monitorizando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el mejor y más preciso.

Este sistema enseña a la máquina, a través del proceso de ensayo y error. Aprendiendo de las experiencias falladas y adaptando el enfoque para llegar a conseguir el mejor resultado posible.

Si quieres saber más sobre qué es el Machine Learning y cómo funciona, te recomendamos nuestro curso online gratuito de introducción al aprendizaje automático. Donde podrás aprender las estructuras de los datos, las redes neuronales y el deep learning. ¡Aprende a hablar con los algoritmos! 😜

Y tú, ¿has soñado alguna vez con enseñarle algo a alguna máquina o robot?😄 ¡Cuéntanos! 👇

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¿Qué es el Machine Learning y cómo funciona? | Fórmate 🥇

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A la hora de hablar del Machine Learning, es inevitable intentar asociarlo con la Inteligencia Artificial. Sin embargo, ambas cosas no son las mismas. En este artículo trataremos sobre, qué es el Machine Learning y cómo funciona. Para qué logres entender este tipo de concepto dentro de las ciencias informáticas.

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●La computación en la nube (Cloud Computing).
La computación en la nube (del inglés cloud computing),[1]​ conocida también como servicios en la nube, informática en la nube, nube de cómputo o simplemente «la nube», es un paradigma que permite ofrecer servicios de computación a través de una red, que usualmente es internet.

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●Nuevas Tecnologías de la industria 4.0

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Nuevas tecnologías aplicadas al mundo de la Industria 4.0

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Los dispositivos wearables permiten a los usuarios acceder fácilmente a los datos generados en los nuevos entornos industriales. Ahora un operario puede consultar el "checklist" de un proceso, consultando su smartwatch. Desde la sala de control, a su vez, pueden ver el estado de las tareas realizadas en tiempo real.

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¿Cómo funciona la computación en la nube?

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Master en Industria 4.0 : Universidad de Alcalá - Madrid

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A continuación hablaremos sobre la computación en la nube, qué es y lo más importante, cómo funciona. Se trata de una de las tecnologías que forma parte del panorama de la industria 4.0. A día de hoy es imprescindible al posibilitar muchos servicios que hace años serían inviables. Pues bien, es hora de indagar en este concepto, ciencia y tecnología. ¡Acompáñanos!

¿Qué es la computación en la nube?

La computación en la nube es un término general para denominar cualquier cosa que tenga que ver con la provisión de servicios de hospedaje a través de Internet. Estos servicios se dividen en tres categorías: Infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS). El nombre de computación en la nube fue inspirado por el símbolo de nube que se utiliza a menudo para representar a Internet en imágenes y diagramas de flujos.

¿Qué características tienen que tener los servicios en la nube y cómo funcionan?

Los servicios en la nube tienen tres características bien diferenciadas que los desmarcan del hosting tradicional. Por un lado, la tarificación se realiza en función del uso, normalmente por minuto o por hora; el servicio es elástico, ya que el usuario puede usar tanto como quiera y en el momento que lo desee. Finalmente, el servicio es gestionado en su totalidad por el proveedor. El consumidor no necesita nada salvo una computadora personal y acceso a Internet).

Las importantes innovaciones en virtualización y computación distribuida, los grandes avances en la velocidad de acceso a Internet y la debilidad económica generalizada han dado un gran impulso a la computación en nube.

¿Cuántas nubes existen?

Las nubes pueden ser privadas o públicas. Nube pública es la que vende servicios en Internet a cualquier usuario. (Actualmente, Amazon Web Services es el principal proveedor en una nube pública). Las nubes privadas son una red o centro de datos que pertenece a una organización y que ofrece servicios de hosting a un número limitado de personas. Cuando el proveedor de servicios usa recursos de nubes públicas para crear su nube privada, el resultado se denomina nube privada virtual. Sea privada o pública, el objetivo de la computación en la nube es ofrecer acceso a recursos de computación y servicios de TI de forma sencilla y escalable.

Infraestructuras como servicio

La infraestructura como servicio -un buen ejemplo es Amazon Web Services- ofrece una instancia de servidor virtual (API) En el original está también "espachurrado" CHECK para iniciar, detener, acceder y configurar sus servidores virtuales y el almacenamiento. En el ámbito empresarial, la computación en la nube permite a las compañías pagar sólo por la capacidad utilizada y acudir a la Red según vaya siendo necesario. Dado que este modelo basado en el pago por uso se asemeja a la forma de consumir electricidad, gasolina y agua, a veces se habla de la computación como servicio básico (utility computing).

Plataformas como servicio

La plataforma como servicio (PaaS) en la nube se define como un conjunto de herramientas de software y desarrollo de productos hospedadas en la infraestructura del proveedor del servicio. Los desarrolladores crean aplicaciones en la plataforma del proveedor a través de Internet. Los proveedores de PaaS pueden emplear APIs, portales de Internet o software de pasarelas Web instaladas en la computadora del usuario. Force.com, (un desarrollo de Salesforce.com) y GoogleApps son ejemplos de PaaS. Los programadores deben saber que, actualmente, no hay estándares de interoperabilidad o portabilidad de la información en la nube. Algunos proveedores no permiten que clientes suyos que hayan creado software lo muevan de su plataforma.

Software como servicio

En el modelo de software como servicio (SaaS), el proveedor proporciona la infraestructura de hardware, el producto de software e interactúa con el usuario a través de un portal de acceso. El mercado de SaaS es muy amplio. Los servicios ofrecidos van desde e-mail basado en la Web hasta el control de inventarios y el procesamiento de bases de datos. Dado que tanto las aplicaciones como la información son alojadas por el proveedor del servicio, el usuario final tiene entera libertad para acceder al servicio desde cualquier punto.

Seguramente alguna vez hayas escuchado la frase de que todo está en la nube. Actualmente esto es una verdad demostrable, en parte gracias a tecnologías como esta. Si te gustaría saber más sobre esto te recomendamos iniciar tus estudios en un máster en Industria 4.0. Prepárate para un aprendizaje que ampliará todas tus fronteras. Incluso más allá de esa nube. ¡Te esperamos!

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¿Qué es la computación en la nube y cómo funciona? - Master en Industria 4.0 : Universidad de Alcalá - Madrid

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A continuación hablaremos sobre la computación en la nube, qué es y lo más importante, cómo funciona. Se trata de una de las tecnologías que forma parte del panorama de la industria 4.0. A día de hoy es imprescindible al posibilitar muchos servicios que hace años serían inviables.