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Aprendizaje automático, mejores prácticas

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Nevala, K. (2018). [e-Book] The Machine Learning Primer: A SAS Best Practices E-Book, SAS, 2018.

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Con la llegada de los grandes datos, tanto la cantidad de datos disponibles como nuestra capacidad para procesarlo ha aumentado exponencialmente. La capacidad de las máquinas para aprender ha aumentado proporcionalmente. Con toda la atención puesta en el aprendizaje automático, muchos están buscando una mejor comprensión de este tema candente y de los beneficios que podría proporcionar a sus organizaciones. El aprendizaje automático -así como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la computación cognitiva- están impulsando innovaciones en la identificación de imágenes, la personalización de campañas de marketing, la genómica y la navegación en el automóvil autopropulsado. Este libro proporciona una introducción a estas técnicas innovadoras, así como 10 buenas prácticas y una lista de comprobación para la preparación para el aprendizaje automático.

Los procesos que las máquinas utilizan para aprender se conocen como algoritmos. Diferentes algoritmos aprenden de diferentes maneras. A medida que se proporcionan nuevos datos sobre las respuestas observadas o los cambios en el entorno a la “máquina”, el rendimiento del algoritmo mejora. Esto resulta en un aumento de la “inteligencia” con el tiempo. Un algoritmo de aprendizaje de una máquina es totalmente dependiente en los datos a los que está expuesto. Modificar los datos, modificar el resultado

El aprendizaje automático puede identificar oportunidades no identificadas previamente o problemas por resolver. Pero la máquina no es autónomamente creativa. El la máquina no desarrollará espontáneamente nuevas hipótesis a partir de hechos (datos) no como prueba. Tampoco puede la máquina determinar una nueva forma de responder a estímulos emergentes.

Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital

 

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Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital” [e-Book]. Bogotá, CEPAL, 2018.

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La convergencia del mundo físico y el mundo digital configura un ecosistema cuya dinámica redefine el modelo de desarrollo económico y social. En este libro se analizan la Internet de las cosas, las cadenas de bloques y la inteligencia artificial, y su potencial transformador. Se estudian dos elementos habilitantes para su uso: las plataformas digitales globales y la formación de recursos humanos. Se analizan esas y otras tecnologías digitales en las actividades manufactureras y de servicios avanzados, y las empresas de tecnología financiera digital (fintech). Se concluye con una reflexión sobre las implicancias de la inteligencia artificial para el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

 

ÍNDICE

Prólogo .– Introducción .– I. La digitalización del mundo físico: la Internet de las cosas .– II. La cadena de bloques: la Internet de la confianza .– III. Una economía y una sociedad basadas en plataformas digitales .– IV. Formación de recursos humanos para el uso de tecnologías digitales en América Latina .– V. Tecnologías financieras digitales para la inclusión, ¿qué piensan los países de la región? .– VI. Internet industrial para la manufactura avanzada .– VII. Inteligencia artificial para el desarrollo.

Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital

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Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital. [e-Book]  México, CEPAL, 2018.

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La convergencia del mundo físico y el mundo digital configura un ecosistema cuya dinámica redefine el modelo de desarrollo económico y social. En este libro se analizan la Internet de las cosas, las cadenas de bloques y la inteligencia artificial, y su potencial transformador. Se estudian dos elementos habilitantes para su uso: las plataformas digitales globales y la formación de recursos humanos. Se analizan esas y otras tecnologías digitales en las actividades manufactureras y de servicios avanzados, y las empresas de tecnología financiera digital (fintech). Se concluye con una reflexión sobre las implicancias de la inteligencia artificial para el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Índice: Prólogo .– Introducción .– I. La digitalización del mundo físico: la Internet de las cosas .– II. La cadena de bloques: la Internet de la confianza .– III. Una economía y una sociedad basadas en plataformas digitales .– IV. Formación de recursos humanos para el uso de tecnologías digitales en América Latina .– V. Tecnologías financieras digitales para la inclusión, ¿qué piensan los países de la región? .– VI. Internet industrial para la manufactura avanzada .– VII. Inteligencia artificial para el desarrollo.

La minería de datos y análisis: Conceptos Fundamentales y Algoritmos

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J., M. and W. M. Zaki, Jr. [e-Book] Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University Press, 2014

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Los algoritmos son fundamentales en la minería y análisis de datos, son la base para el campo emergente de la ciencia de datos, que incluye métodos automatizados para analizar los patrones y modelos para todo tipo de datos, con aplicaciones para el descubrimiento científico. Este libro de texto para los cursos de grado y posgrado en minería de datos de alto nivel ofrece una amplia visión en profundidad de la minería de datos, la integración de los conceptos relacionados de aprendizaje de máquinas y las estadísticas. Las partes principales del libro incluyen análisis exploratorio de datos, patrón de la minería, el agrupamiento y clasificación. El libro expone los fundamentos básicos de estas tareas, y también cubre los temas de vanguardia como el análisis de datos de alta dimensión, gráficos complejos y redes. Con su amplia cobertura, la perspectiva algorítmica, y la riqueza de ejemplos, este libro ofrece una orientación sólida en la minería de datos para los estudiantes, investigadores y profesionales por igual.

Características principales: • abarca tanto los métodos básicos como la investigación de vanguardia • enfoque algorítmico con las implementaciones de código abierto • requisitos mínimos: todos los conceptos matemáticos fundamentales • capítulos cortos, independientes con clase a prueba ejemplos y ejercicios que permiten flexibilidad en el diseño de un curso y una fácil referencia • página web complementaria con diapositivas de las clases, videos, ideas de proyectos, y más

Music in images. ¿A que suena la Gioconda? ¿Cómo suenan tus imágenes y fotografías?

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http://www.musicinimages.com/

¿Te has llegado a preguntar como suena una fotografía o una obra de arte? ¿A que suena la Gioconda? ¿Cómo suenan tus imágenes y fotografías?  Musicinimages es una web que analiza una imagen que subes y le pone música. Su uso es muy sencillo, entras en upload images (actualizar imagen) te abre un explorador de Windows, seleccionas la imagen y aparece el sonido que tiene esa imagen. El proceso se realiza a través de un algoritmo que recoge los datos de la imagen en función de sus formas, colores, luz y genera una melodía única de tu fotografía. También puedes elegir melodía con cuerda, piano, o ambos etc.