Nuevo libro de dinámica no-lineal y complejidad

La editorial Springer acaba de publicar un nuevo libro de dinámica no-lineal, caos y complejidad en memoria del Profesor Valentin Affraimovich. Valentin Affraimovich fue un gran matemático ruso que hizo grandes contribuciones a los sistemas dinámicos, teoría de bifurcaciones y sistemas caóticos con especial énfasis en sus aplicaciones a la biología. El libro presenta los... Seguir leyendo →

Iniciación a BigQuery ML

Dentro de Google Cloud, la plataforma en la nube de Google, BigQuery es un software como servicio que consiste en un almacén de datos gestionado, es decir no tenemos que preocuparnos por su administración, y escalable automáticamente a nivel de petabytes de datos. Permite realizar consultas de SQL de alta velocidad y se puedes acceder... Seguir leyendo →

Conocimientos para profundizar en deep learning

A continuación vamos a mostrar un esquema con los conocimientos necesarios para poder entender y profundizar en machine y deep learning. Aunque en realidad con unas nociones básicas de álgebra y programación ya se puede empezar a programar y utilizar modelos de deep learning, los conocimientos indicados son los necesarios si se quiere además entender... Seguir leyendo →

Perspectivas del deep symbolic learning

La historia de la inteligencia artificial siempre ha estado marcada por el debate entre el enfoque simbólico y el enfoque conexionista. Este debate ha marcado las distintas etapas del machine learning y del procesamiento del lenguaje natural: Un primer período a partir de los años 50 marcado por el Test de Turing, el racionalismo y... Seguir leyendo →

Nueva sección de Machine learning & Business

El machine learning está posibilitando y va a posibilitar grandes oportunidades tanto para el sector público como privado. La transición de la investigación y desarrollo en machine learning a casos de negocio concretos es un proceso delicado que va más allá de lo puramente técnico. Hemos creado una nueva sección dedicada a todos los aspectos... Seguir leyendo →

Spark para Machine learning en Google Colab

Con el incremento en la cantidad de datos y procesamiento en los últimos años, se ha hecho necesario disponer de nuevos paradigmas de computación paralela que permitan repartir la carga de procesamiento en múltiples máquinas mejorando así la eficiencia del proceso. Fruto de esta necesidad surgió MapReduce y Apache Spark, una extensión de este. Spark... Seguir leyendo →

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