Cuando Hanna Wallach comenzó a probar modelos de machine learning, las tareas estaban bien definidas y eran fáciles de evaluar. ¿Identificó el modelo correctamente a los gatos en una imagen? ¿Predijo con precisión las calificaciones que diferentes espectadores dieron a una película? ¿Transcribió de forma exacta las palabras que alguien acababa de decir?
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Las empresas del sector de la fabricación en España se están viendo transformadas por cuatro agentes clave: la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML), el cloud y la automatización. Tecnologías que constituyen lo que se conoce como Industria 4.0, la llamada Cuarta Revolución Industrial.
Estas innovaciones se encuentran en constante evolución, suscitando debates y discusiones en toda la industria. Por ejemplo, qué puestos de trabajo se automatizarán o qué tipo de competencias necesitarán tener en las organizaciones para satisfacer los empleos del futuro.
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La innovación se ha acelerado rápidamente desde que nos convertimos en una sociedad digitalizada y algunas de las novedades que ha traído consigo han cambiado en esencia el modo en que vivimos: Internet, los smartphones, las redes sociales o el cloud computing.
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La inteligencia artificial híbrida, que combina el aprendizaje automático –Machine Learning– con el procesamiento del conocimiento humano, es la solución idónea para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Así lo afirma Forrester en su último informe. El estudio ha sido realizado en colaboración con expert.ai, multinacional líder en inteligencia artificial (IA) para la comprensión y las operaciones lingüísticas.
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Los trabajadores pasan una media de tres horas de su trabajo diario realizando tareas repetitivas en el ordenador, que poco o nada tienen que ver con sus responsabilidades, lo que propicia el error humano y la desmotivación, tal y como señala un estudio realizado por OnePoll. A lo largo de este año, se estima que el 45% de las tareas repetitivas de las grandes empresas se automatizará, según recoge un reciente informe de IDC Research España, lo que marca un claro cambio de tendencia en las organizaciones.
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El protagonismo creciente del Machine Learning y su papel clave en la ciberseguridad fueron el eje de la ponencia de Jesús Domínguez Belinchón, responsable de Identidad Digital dentro del área de Ciberseguridad de DXT Technology, en el marco del RootedCON Madrid 2022 que se clausura el próximo sábado.
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Las self-driving networks o redes autogestionadas, que se basan en el concepto del vehículo autoguiado, serán las predominantes a diez años vista. El concepto, en el que ya está trabajando Grupo Aire y que se encuentra en fase de automatización de las redes implementando sistemas de visualización de eventos de red no tradicionales, se basa en la necesidad de diseñar redes que se puedan gestionar por sí solas con tecnologías de machine learning e inteligencia artificial.
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Con cada vez más empresas apostando por programas de bienestar como respuesta al nuevo contexto laboral, el sector TIC también se ha sumado a la aplicación de herramientas de crecimiento responsable. Es el caso de la multinacional ERNI, que ha implementado, gracias a la consultora tecnológica APFtech, una solución pionera capaz de medir de forma objetiva el bienestar de las personas mediante la aplicación de inteligencia artificial y machine learning.
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El Machine Learning (ML) funciona mediante algoritmos informáticos que mejoran automáticamente, a través de una experiencia basada en patrones y desviaciones de datos. Su uso adecuado puede generar un impacto positivo en las empresas en forma de ahorro de tiempo y dinero.
Muchos expertos consideran al ML una parte de la Inteligencia Artificial. Sus algoritmos construyen un modelo matemático, basado en datos de muestra, que hacen predicciones o toman decisiones sin estar explícitamente programados para ello. Gracias a su utilización, es posible predecir un valor futuro, estimar una probabilidad, clasificar un objeto, agrupar objetos similares, detectar asociaciones o identificar valores atípicos.
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Palo Alto Networks anuncia hoy la solución de seguridad basada en el Internet de las Cosas (IoT) más exhaustiva para el sector sanitario. La solución IoT Security de Palo Alto Networks simplifica las dificultades de asegurar el Internet de las Cosas Médicas (IoMT) a través del machine learning (ML) o aprendizaje automático en los procesos de visibilidad, prevención y aplicación, al tiempo que ofrece información detallada sobre dispositivos y vulnerabilidades específicos de la atención médica. Esto ayuda a mejorar la seguridad de los datos y del paciente, mientras satisface las necesidades de los equipos de TI y de los equipos de ingeniería biomédica.
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El Candelero Tecnológico 