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Cómo es el proceso de extraer conocimiento a partir de bases de datos

Todas las empresas, en mayor o menor medida, manejan múltiples fuentes de información útil. Generalmente esta información se almacena en bases de datos, pero también en otro tipo de almacenes, como por ejemplo hojas de cálculo o archivos CSV. Todas esas fuentes de datos contienen información útil y permiten obtener mucho conocimiento a partir de ellas. Pero el proceso para lograrlo no es sencillo ni directo. La transformación de esos datos en información útil, es decir, en conocimiento, requiere de un proceso que puede llegar a ser complejo. En este artículo te contamos en qué consiste y de qué fases consta. [Más]

5 aplicaciones prácticas inesperadas de la Inteligencia Artificial

En un post anterior estudiamos los principales conceptos relacionados con la Inteligencia Artificial. Ya sabes que la IA es una herramienta multiusos que tiene muchas aplicaciones en diferentes campos de estudio y en la industria, como en robótica, medicina o marketing. En este post te presentaré algunos usos de la Inteligencia Artificial menos convencionales que tal vez te sorprendan. [Más]

Aclarando conceptos: Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Big Data y Ciencia de Datos

Sin duda la tendencia tecnológica más puntera de los últimos años es todo lo relacionado con la inteligencia artificial y el análisis de datos. El problema viene cuando los términos relacionados con el campo se convierten en palabras vacías de marketing que en muchos casos son directamente mentira. Es muy habitual hablar de que tal o cual producto usa la inteligencia artificial para lograr algo y, en ocasiones, son algoritmos convencionales tomando decisiones predecibles. En este artículo te explicamos de manera concisa y clara qué significan cada uno de los términos más comunes relacionados con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. [Más]

Cómo crear textos generados por Inteligencia Artificial/Machine Learning y engañar hasta a Hacker News

A estas alturas sería muy raro que no hubieses oído hablar aún de GPT-3, el modelo de lenguaje natural creado por OpenAI que es capaz de crear de la nada sus propios artículos, opiniones editoriales, poemas y, sí, también código. Y aunque hay ejemplos de esto último muy alucinantes, seguro que el que lo dijo no ha tenido que tomar nunca requisitos de clientes 😁 En este artículo hablamos de GPT-3, de sus aplicaciones y de cómo el Machine Learning y el análisis de datos configuran poco a poco el futuro de nuestra sociedad y de nuestras empresas. [Más]

FRIKADAS: Una inteligencia artificial que detecta enfermedades oliéndote el aliento

La inteligencia artificial ha demostrado su gran capacidad a la hora de utilizar algunos "sentidos", por ejemplo la vista (para conducir coches o analizar resonancias magnéticas), el oído (por ejemplo el asistente de tu móvil o Google Home) o el tacto (a la hora de que un robot agarre y levante una caja midiendo su peso, rozamiento, etc...). Parece ser que ahora también pueden usar el sentido del olfato. Unos investigadores han desarrollado un método basado en deep-learning que podría analizar compuestos en el aliento humano y detectar enfermedades (incluyendo cáncer) con un promedio de aciertos superior al obtenido por especialistas humanos. [Más]

GAMBADAS: Engañando a la inteligencia artificial para que crea que cualquier foto es una tostadora

Es cierto que el Deep Learning ha experimentado un auge y unas mejoras sin precedentes durante el último lustro. Pero por mucho que lleve la palabra "inteligencia" en su nombre, las AI todavía no entienden nada. Son poco inteligentes, vamos. Sus aplicaciones en el mundo digital son muchas y de gran impacto: desde traducciones cada vez mejores, reconocimiento de voz impecable, diagnóstico de enfermedades, ahorro de energía... El peligro puede venir cuando controlen cuestiones del mundo físico, como un coche autónomo o el sistema de seguridad de un edificio, por ejemplo. En este artículo analizamos de qué manera se pueden engañar a una AI y cómo responden algunas de ellas al engaño. [Más]