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AI y XR: Aplicación real en la industria. Nuestra charla en mavens

Ayer nuestros compañeros Marcos Rodríguez y Mario López estuvieron presentando las aplicaciones de la Inteligencia Artificial y las Realidades Extendidas en la industria junto con Tech Spain Advocates y mavens. Comenzó Mario explicando lo que es la Inteligencia Artificial y haciendo un repaso a su evolución desde su creación, en 1950, con el test de Turing; para seguir con el Machine Learning, una disciplina dentro del campo de la IA cuyo objetivo es crear sistemas capaces de aprender de la experiencia. Para profundizar más, también presentó el Deep Learning, una rama del Machine Learning que trata de imitar la red neuronal del ser humano. Tras esto, pasó a explicar la importancia de la aplicación de la IA en los negocios, atrayendo clientes y mejorando la productividad de los empleados. Un ejemplo muy sencillo de Inteligencia Artificial es la aplicada en Netflix, que utiliza algoritmos ya no solo para las recomendaciones personalizadas, sino para seleccionar las carátulas que más pueden encajar en el cliente concreto. De hecho, se espera que para el 2020 el 85% de las [...]

2019-03-22T10:49:11+00:0022 marzo, 2019|Categories: Hololens, Servicios cognitivos|Tags: , , , , , |0 Comments

Las claves del Machine Learning y las Redes Neuronales

El Machine Learning o aprendizaje automático es un subgrupo de la Inteligencia Artificial. Se basa en crear sistemas que puedan aprender automáticamente, es decir, pueden descubrir patrones complejos enterrados en grandes conjuntos de datos sin la necesidad de interferencia humana.  Algoritmos del Machine Learning:  El aprendizaje automático ha supuesto una revolución en el mundo tecnológico, ya que se han demostrado un gran número de casos de uso en diferentes sectores. Sus algoritmos se pueden dividir en dos grupos:  Aprendizaje supervisado. La máquina aprende por medio del ejemplo. El algoritmo se entrena por medio de preguntas, conocidas como características; y respuestas, denominadas etiquetas. Cuando el algoritmo tiene la respuesta a cierta pregunta, guarda esa información para hacer previsiones futuras. Existen dos tipos de aprendizaje supervisado:  Regresión: Tiene el objetivo de predecir valores continuos. Con el valor numérico de las etiquetas, se utilizan diferentes variables para obtener los datos que nos interesen. Este tipo de aprendizaje sirve para una serie de finalidades concretas como predecir el precio de un producto, una propiedad o el valor del stock de una tienda. Clasificación: El algoritmo encuentra diferentes patrones y clasifica los elementos en diferentes grupos. Este modelo busca sacar conclusiones de los valores observados, ya que una o más entradas intentan predecir el valor de uno o más [...]

2019-04-08T10:39:23+00:0018 marzo, 2019|Categories: Servicios cognitivos|Tags: , , , , , |0 Comments

El Big Data y las redes sociales: las respuestas están en tus datos

Cada vez son más las empresas que se han dado cuenta de la importancia que tiene el feedback del cliente para mejorar sus servicios y aumentar así la tasa de satisfacción. El problema surge cuando se les presenta la pregunta: “¿Cómo lo hago?”. En un primer momento, la simple idea de implantar una mejora tan sustancial como esta puede sonar a una gran inversión, sin ser conscientes de que la solución ya la tienen entre sus manos: los datos que pueden aportar sus propias redes sociales. Un buen análisis de los datos obtenidos en las RRSS nos permite ver cómo las interacciones obtenidas en los contenidos publicados afectan al rendimiento del negocio y a la percepción que tienen los seguidores de nuestra marca. Con la llegada del Big Data, ya es posible el análisis masivo de todos estos datos para la obtención de una visión global de todas las reacciones de los usuarios, facilitando así el conocimiento de la personalidad de un grandísimo número de personas y posibilitando una segmentación mucho más específica en cuanto a ofertas o campañas [...]

2019-03-26T11:17:03+00:0011 marzo, 2019|Categories: Big Data, marketing|Tags: , , , , |0 Comments

28 Mar 2019Webinar: Conociendo las Redes Neuronales: Conceptos, clasificación y aplicaciones prácticas

Conociendo las Redes Neuronales:  Conceptos, clasificación y aplicaciones prácticas Webinar / 28 · Mar / 18:00  Sobre el webinar Las redes neuronales son un paradigma de Deep Learning con enorme potencial de crecimiento en los próximos años. Este webinar trata de describir los conceptos que se encuentran detrás de las redes neuronales tales como optimización por descenso del gradiente, funciones de activación, propagación hacia atrás, etc. Una vez asentados estos conceptos básicos se describirán los tipos de redes neuronales existentes, así como la aplicación práctica de cada de ellos de la mano de ejemplos como el análisis de secuencias de texto, reconocimiento de imágenes… Finalmente, se indicarán los principales frameworks de desarrollo, se realizará un ejemplo de como implementar una red neuronal y se jugará con los parámetros de configuración. Echa un vistazo a lo que veremos en el webinar sobre Redes neuronales Conceptos matemáticos básicos sobre Redes Neuronales Clasificación de las Redes Neuronales Aplicaciones prácticas de las redes neuronales. Principales frameworks [...]

2019-03-29T09:34:18+00:0010 marzo, 2019|Categories: Bravent, landingpage|Tags: , , , , |Comentarios desactivados en 28 Mar 2019Webinar: Conociendo las Redes Neuronales: Conceptos, clasificación y aplicaciones prácticas