La actualidad de estos días pasa, en gran medida, por el evento BUILD de Microsoft, que cada año por estas fechas se celebra para presentar las principales novedades técnicas del gigante de Redmond. Este año, como no, se ha centrado sobre todo en Azure y en productividad (Teams, Power BI…) y mucho menos en desarrollo “puro”, o sea, plataformas y herramientas de desarrollo. [Más]

La máxima más famosa en Machine Learning y, en general, en todas aquellas disciplinas que se fundamentan en el uso de datos es: "Si entra basura, sale basura". Y es que no sólo llega con tener algoritmos buenos: hay que tener también datos buenos. Si no realizamos un análisis exploratorio previo de los datos podemos encontrarnos con muchos problemas y puede hacer que el algoritmo elegido sea mucho menos efectivo... Además puede aportarnos información muy relevante. Te lo explicamos con un ejemplo... [Más]

Como cada año por estas fechas, estamos a las puertas de la celebración del Microsoft Build 2022, este año el evento se celebrará de manera virtual del 24 al 26 de mayo. Como siempre, habrá decenas de charlas técnicas para aprender sobre las tecnologías de la empresa pero, sobre todo, es la ocasión en la que Microsoft presenta las grandes novedades para los próximos meses. En esta ocasión habrá mucho .NET 7 de cara a noviembre y, si no hay otra sorpresa, lo principal será que tendremos por fin la versión definitiva de .NET MAUI, la sucesora de Xamarin. Además, en las últimas semanas ha habido más novedades interesantes en el mundillo tecnológico que te resumimos a continuación. [Más]

Ya hacía tiempo que no publicábamos un recopilatorio de actualidad, y lo cierto es que se nota porque este viene cargadito, especialmente en la parte de Machine Learning e IA. Este es un campo que avanza tan rápido que pronto hará palidecer a la propia Skynet. No paran de surgir avances y novedades como PaLM, la IA de Google tres veces más potente que GPT-3, o las continuas mejora de Copilot, pero quien sin duda se lleva la palma en esta ocasión es Dall-E 2 de Open AI. [Más]

¿Cómo procesar imágenes con machine learning para reconocimiento y clasificación de objetos? La identificación de objetos en imágenes tiene múltiples aplicaciones: desde algo tan prosaico como identificar gatos o perros en fotografías, hasta la detección de tumores en pruebas diagnósticas o clasificar las piezas de una línea de producción según su calidad. En este vídeo práctico, nuestro tutor David Charte te explica desde cero cómo funcionan las técnicas de Deep Learning para clasificación automática de imágenes y cómo podemos utilizar Python y el paquete de Deep Learning Tensorflow (creado por Google) para lograrlo. [Más]

¿Cómo harías un programa, con tu lenguaje favorito, que fuese capaz de detectar a las personas que hay en una foto y quitar todo lo demás para poder sustituirlo? Si lo piensas, no es nada fácil. De hecho es casi imposible hacerlo de manera genérica y que funcione bien. Sin embargo las redes neuronales y los modelos entrenados con ellas convierten la tarea en algo factible e incluso sencillo. En este artículo + vídeo te explicamos cómo lograrlo con tan solo 5 líneas de Python. [Más]

Ahora que ya sabes montar tu entorno de trabajo con Python basado en miniconda, vamos a ver cómo puedes gestionar varios entornos en parelelo con conda y cómo puedes gestionar las dependencias con conda para poder recuperarlas con facilidad siempre que quieras. [Más]

Si quieres instalar Python para empezar a usarlo en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Ciencia de Datos hay algunos detalles y recomendaciones que te conviene tener en cuenta para ahorrarte problemas y dolores de cabeza. Y la primera recomendación es: no instales Python 🤔 Te lo explico en este artículo + vídeo. [Más]

En programación hay tantas pelotas en movimiento al mismo tiempo, tantas cosas que se están gestando en las grandes empresas, tantas nuevas modas que de un día para otro nos meten cosas nuevas, que es muy difícil predecir nada. Sin embargo, en este artículo + vídeo, hacemos por ver el futuro y tratar de darte pistas de por dónde van a ir los tiros en los próximos meses. [Más]

Los términos "integración horizontal" e "integración vertical" son familiares en varios contextos. Desde la perspectiva operativa, una empresa integrada horizontalmente centra sus actividades en torno a sus competencias básicas y establece asociaciones para construir una cadena de valor de principio a fin. Una empresa integrada verticalmente, por otro lado, mantiene la mayor parte de su cadena de valor internamente, desde el desarrollo de productos hasta la fabricación, el marketing, las ventas y la distribución.
Cuando se trata de producción, la integración horizontal también se refiere a procesos bien integrados en la fase de fabricación, mientras que la integración vertical significa que la planta está estrechamente coordinada con procesos de nivel superior, como compras y el control de calidad.

En este artículo exploramos cómo la industria 4.0 ha amplificado aún más la importancia de la integración horizontal y vertical, convirtiéndolas en la columna vertebral sobre la que se construye Smart Factory, de hecho, ya hemos hablado brevemente sobre ella en el artículo dedicado a los tres impulsores de la industria 4.0. [Más]