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Ineffable Intelligence y el Futu…
Ineffable Intelligence ha captado la atención del mundo tecnológico al recaudar $1.1B a una valoración de $5.1B para desarrollar un sistema de aprendizaje automático conocido como 'superlearner'.
https://norvik.tech/news/ineffable-intelligence-1-1b-valoracion-5-1b
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#PorSiTeLoPerdiste Lo que tu voz dice sobre tu salud mental: modelo detecta depresión con notas de WhatsApp https://www.enter.co/cultura-digital/ciencia/lo-que-tu-voz-dice-sobre-tu-salud-mental-modelo-detecta-depresion-con-notas-de-whatsapp/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Ciencia #análisisdevoz #aprendizajeautomático
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Lo que tu voz dice sobre tu salud mental: modelo detecta depresión con notas de WhatsApp https://www.enter.co/cultura-digital/ciencia/lo-que-tu-voz-dice-sobre-tu-salud-mental-modelo-detecta-depresion-con-notas-de-whatsapp/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Ciencia #análisisdevoz #aprendizajeautomático
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Polémica en WeTransfer: ¿Usan archivos de usuarios para entrenar IA? | vía #FastCheckCL
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El Hospital Público Infanta Leonor lidera un estudio que utiliza IA para detectar tumores ocultos 🏥👩⚕️👨⚕️🩻🔬🖥️
El Hospital Universitario Infanta Leonor de Villa de Vallecas, lidera un estudio multicéntrico que ha desarrollado un modelo predictivo, que utiliza Aprendizaje Automático (también conocido como Machine Learning, ML), para evaluar el riesgo de cáncer oculto entre los 30 días y 24 meses después de que un paciente haya sufrido un evento trombótico venoso (TEV).
La enfermedad tromboembólica venosa (ETEV), que incluye la trombosis venosa profunda y la embolia pulmonar, puede ser la primera manifestación de un cáncer no diagnosticado. La detección temprana de estos cánceres podría aumentar significativamente la supervivencia de los pacientes. El estudio “CLOVER” se ha publicado recientemente en la revista con cuartil 1, Medicina.
Para conocer todos los detalles sobre este estudio, podéis leer la noticia completa en el siguiente enlace de nuestra web:
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.
- 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
- 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.
- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
- 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
- 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
Gráfico: Open Tech / Genuine Impact
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La estadística tiene una serie de métodos muy útiles que nos permite agrupar un conjunto de elementos cualquiera en diversos grupos según sus características.
Y lo permite hacer incluso aunque la luz de la verdad esté apagada.
Hoy hablamos de análisis cluster.
¿Qué es? ¿Cómo se hace?
(utilizaré el HT #PicaCluster por si quieres silenciar este hilo o seguirlo/guardarlo)
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Uno de los métodos de predicción más interesantes de la estadística y de la ciencia de datos son los árboles de decisión.
Tenía ganas ya de hablar un poco de ellos (son uno de mis métodos favoritos), así que allá vamos: ¿qué son? ¿Cómo se hacen? ¿Para qué sirven? 🧵
(usaré el HT #PicaArbolesDecision por si quieres silenciar el hilo)
#estadistica #estadística #divulgacion #divulgación #cienciadedatos #aprendizajeautomático #aprendizajeautomatico #árbolesdedecisión #machinelearning
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https://juandomingofarnos.wordpress.com/.../creacion-de.../
Juan Domingo Farnós ((@juandon ))
Creación de escenarios de aprendiaje abiertos (OER) con participación activa de los aprendices de manera autónoma y automátizada: Análisis, diagnóstico y proyectos (Educación disruptiva + TIC+ IA)
#OER #IA #ICT #Educaciondisruptiva #aprendizajeautónomo #AprendizajeAutomático -
https://juandomingofarnos.wordpress.com/.../el-machine.../
Juan Domingo Farnós ( @juandon )
El machine learning condiciona y genera automáticamente la construcción de ecosistemas de aprendizaje (Educación disruptiva & IA)
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Abro hilo para compartir algunas herramientas interactivas y online para practicar y conocer mejor los algoritmos y funcionalidades de #MachineLearning o #DeepLearning, hay más, si conoces alguna compártelo aquí, gracias!
🔳 Algoritmos de búsqueda de rutas (Código fuente)
🔳 Red neuronal (sencillo)
🔳 Red neuronal (medio)
🔳 Machine Learning (requiere registro)@academicchatter
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