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Michael Caine explica el final de Origen después de ocho años [115]

  1. A esa peli le falta Antonio Resines.

IA de DeepMind reconoce 50 enfermedades oculares con asombrosa precisión [29]

  1. #28 Antes de nada una corrección a tu frase "una función que te da un output para un input y que se compara automáticamente con unos valores ofrecidos de antemano para que los outputs se parezcan cada vez más a los ofrecidos de antemano". No es para que se parezcan a los ofrecidos de antemano, sino a la generalización de los valores ofrecidos de antemano. Esto es muy muy importante, porque en inteligencia artificial hay un término llamado "overfitting". El overfitting sucede cuando lo que aprende la IA no es la generalización, sino que está aproximándose demasiado a los valores que se le han enseñado de antemano, con lo cual no funciona bien con valores nuevos. Esto es muy muy importante porque los valores que se enseñan de antemano no necesariamente tienen que ser correctos. Por poner un ejemplo, si estamos enseñando casos clínicos, no siempre el médico tuvo que haber llegado a la conclusión correcta, pero habrá casos clínicos similares en los que los médicos sí llegaron a las conclusiones correctas. Si la red neuronal para el caso clínico de ese médico que se equivocó devuelve la conclusión de ese médico en lugar de la correcta, es un caso de overfitting the libro.

    1.1. La respuesta la obendrás en el capítulo 26 de "Artificial Intelligence: A modern approach", en concreto en el párrafo 26.1.2 habla exactamente del argumento de Lucas según el cual aunque un sistema formal F no sea capaz de construir G(F), y la máquina aprenda nuevos axiomas para construir F', entonces no sería capaz de construir G(F') y así hasta el infinito. Esto se aplica a máquinas de Turing pero no a computadoras reales, porque las máquinas de Turing son infinitas, pero las computadoras son finitas, así que pueden ser descritas com un sistema en lógica proposicional, con lo cual no están sujetas al teorema de incompletitud. Además, porque una inteligencia artificial tenga limitaciones a lo que puede establecer como cierto mientras otras sí, no hay ningún…   » ver todo el comentario
  1. #26 " no sin puntualizar primero que la cota alta no la pongo yo, sino que más bien reconozco o coincido con quienes la han puesto, que considero que no pertenecen al mundo de la ciencia ficción" - ¿Hablas de Yann LeCun? ¿Peter Norvig? ¿Hinton tal vez? ¿Schmidhuber? ¿Andrew Ng? ¿Sutton? No te sonarán ni los nombres. De nuevo, lo que tú o tus amigos penséis que es la inteligencia artificial, a los expertos de IA (algunos los acabo de mencionar) se la trae al pairo.

    Sobre tus preguntas:
    1. El problema es que aunque te lo explicase en profundidad sería complicado que lo entiendas. Digamos que hace 3 siglos un tal Taylor demostró que si una función f(x) es derivable n veces en un punto, entonces esa función se puede expresar de manera polinómica. Eso en aquel entonces fue la polla con cebolla y de ahí surgió el teorema de Peano del resto, por poner un ejemplo. ¿Y qué tiene que ver esto con deep learning? Al final ese teorema es la base del perceptrón. Supón que tienes una función lineal f(x) -> y. Al ser lineal entonces f(x) = a.x + b = y. ¿Hasta ahí bien? Ahora supón que tienes varios pares x e y, y a partir de ahí tienes que adivinar a y b. Ok, trabajo fácil, de hecho con 2 ya está todo hecho. Ahora supón que estás en un espacio n-dimensional, así que x no es un único valor real, sino un vector de valores... tendrías algo como f(x) = a1*x1 + a2*x2 + a3*x3.... an*xn + b. Esta fórmula que ves aquí, es una línea en un espacio vectorial. Si renombras "a" a "w" (de weight) ya tienes la fórmula genérica del perceptrón, la unidad básica para entender redes neuronales. Recapitulemos: tenemos el input [x1, x2, x3,...] y queremos obtener una función aproximada que sepa y para cada posible input; tenemos además los pesos (weights, las "a" que ahora llamamos "w", que desconocemos, y tenemos esa b ahí suelta. Esa b la llamaremos bias. ¿Para que vale la b? Pues porque si no nuestra función siempre pasa por y = 0 cuando x = 0,…   » ver todo el comentario
  1. #22 Dices que es sensacionalista que en esta década a según que cosas se las denomine inteligencia artificial. En realidad es lo contrario: la definicion de inteligencia artificial en ciencias computacionales es la que es, y aquellos que no han estudiado informática tienen un concepto novelístico y no académico de inteligencia artificial.
    Que tú no creas que algo como por ejemplo un sistema experto (base de datos, base de reglas y motor de inferencia) sea inteligencia artificial es precisamente porque tú has puesto la cota mucho más alta que la académica cuando la definió creo que en 1958, y tienes la cota más alta que los propios expertos en inteligencia artificial.
    Por otro lado, el machine learning es un subconjunto de técnicas de la inteligencia artificial, y el deep learning es un subconjunto del machine learning que se engloba en lo más parecido al aprendizaje no intuitivo de las máquinas, lo más parecido a la percepción humana. Y lo qir presenta la noticia es deep learning: al sistema le das las imágenes y la clasificación, no le das cómo reconocee loa patrones para cada clasificación. No solamente reconoce patrones sino que los identifica.
    Por otra parte hablas de la mejora en algoritmos. Puede que esto te cueste mucho entenderlo pero, ¿sabes cuántas líneas de código hay en libros buenos de inteligencia artificial? Exactamente 0. No pienses en algoritmos sino en técnicas. Es todo matemáticas. Tú no mejoras una red neuronal haciendo código, la mejoras cambiando la topología de red, los hiperparámetros, o mejorando la calidad de los datos de entrada.

    En resumen, que a ti algo no te parezca inteligencia artificial, al mundo académico le da exáctamente igual. Y el problema de base es las falsas expectativas creadas por el nombre del término, la literatura de ciencia ficción, las fake news y la falta de buena divulgación científica.
  1. #16 Teniendo una mente tan preclara como la tuya podrás ayudarme... aquí tienes una base de datos de 5GB de tomografías de coherencia óptica retinales: www.kaggle.com/paultimothymooney/kermany2018.
    Hay un juego de datos para entrenar clasificado en 4 clases: DME, CNV, Drunsen y Normal. Y hay otro juego de datos para clasificar. No te pido que me las clasifiques en las 4 clases, tan solo con saber si es Normal o no lo es para saber si la retina tiene alguna anomalía. Como es solamente reconocer patrones, me lo harás en un plis.

    Ten en cuenta que este ejercicio es varias órdenes de magnitud más sencillo que lo que se ha logrado según la noticia.

    ¡Gracias figura!
  1. #11 Jo, qué ganas de ir por la calle atizando gente en la cara con el "Artificial Intelligence: A modern approach" de Peter Norvig y Stuart J. Russell, edición tapa dura, de 1087 páginas, solamente para ver si se dan cuenta de que la inteligencia artificial no tiene por qué ser la "genérica que toma conciencia de si misma" de las películas y novelas de ciencia ficción.

El alquiler en Madrid se vuelve asfixiante mientras baja en el resto de España [63]

  1. No entiendo qué drogas toma el autor del artículo. Llegué a Barcelona hace cuatro años, desde Madrid. Me llegan ofertas de idealista de ambas capitales. La subida de precios en Barcelona se mea por encima de la subida de Madrid. El piso en el que estoy ahora lo alquilé por 1000 y ahora que lo dejo el nuevo precio son 1400. En fin, vaya mierda de artículo.

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  1. #120 MeLoN????? Eres tú???

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  1. Bueno carallo bueno

Queens Of The Stone Age obliga al Mad Cool a desmontar la zona vip en mitad de su concierto [136]

  1. #115 No lo critico, lo explico. Si yo fuese el organizador tambien querría enriquecerme. Pero no está bien que se malinterprete y se crea que los grupos van a porcentaje.
  1. #114 Los ejemplos de stream y lurker los tomé de tu histórico de comentarios. Así que criticas lo mismo que haces. Lo de scrum master es porque veo que eres informático. Y bueno... te recuerdo que en informática los libros técnicos traducen array por arreglo. Me gustaría saber cuántas veces has usado tú el término arreglo en lugar de array en una conversación técnica que no fuede poniendo acento sudamericano y riéndote, diciendo que la Gatúbela y el Guasón causan quebraderos de cabeza a Bruno Díaz en Ciudas Gótica.
  1. #97 La tienes al lado de lurker, stream, scrum master,... Yo lo siento pero es lenguaje técnico. Igual que no escucharás a un informático decir Maestro de Melé en lugar de Scrum Master no verás a alguien del sector hotelero decir gerente de ingresos en lugar de revenue manager. Es lo que hay, nuestros nichos técnicos condicionan también nuestro lenguaje.
  1. #88 Si te sucede eso, es que seguramente 90 estaban dispuestos a pagar 125.
  1. #82 Gracias! Si me disculpas sigo con mi música escuchando roca y metal pesado.
  1. #55 Vamos a ver. Estoy aguantando estoicamente tus respuestas y ataques sin saltar. Sencillamente te recomiendo que te hagas un master de revenue management, te recomiendo el de la universidad de Cornell, y cuando lo tengas me agregas a amigos y nos mandamos capturas de las titulaciones y de las pollas por privado. Ok?
  1. #44 Bueno si tú lo dices...
  1. #37 Lo haría. Solamente un tema: el término revenue no tiene traducción a una palabra española. No son los ingresos, ni las ganancias, ni los beneficios. Sería "maximizar los beneficios de una empresa a la vez que mantenemos la segmentación de clientes hacia nuestros segmentos objetivos y aprendemls su comportamiento para aplicarlo al futuro". Y claro, se me hacía largo.
  1. #10 Entiendo que o bien no has leído mi comentario o bien no has prestado atención. Si el evento fuese sin ánimo de lucro tendrías razón. No lo es. La tipología de entradas no va incluída en los contratos con los grupos. Muchos festivales funcionan sin zona vip. Este funcionaba. La diferencia entre tenerla y no tenerla no es el dinero para grupos sino el dinero para el organizador.
  1. #2 No funciona así. Con los grupos en festivales no se hace un contrato del tipo "te llevas este tanto por ciento del beneficio". Se les ofrece una cifra fija. ¿Por qué? Porque hay muchos festivales y conciertos cada año, y de las ofertas que cada grupo recibe seleccionan algunas para cerrar su agenda. Con lo cual al grupo le da igual que haya zonas vip.

    Por otro lado, montar zonas vip es algo que se hace para maximizar el revenue. Un festival tiene unos gastos fijos, por ejemplo el espacio. Para maximizar el revenue hay estrategias, y tienes que mirar los históricos para saber cuánto cobrar a las personas y que lo paguen. Por desgracia un festival no es un hotel, en un hotel no te interesa tenerlo lleno salvo que seas retrasado mental (muchos directores lo son) porque tienes que tener en cuenta muchas variables coml el revpar, pero digamos que si tienes 100 habitaciones es mejor llenar 90 a 110 euros (9900 euros) que 100 a 99 euros (9900 euros) porque tienes un coste variable por habitación como el agua, la luz, desgaste por uso, limpieza... Pero en un festival te interesa además llenar, porque es la marca de que el festival es un éxito para poder continuar en el futuro. Así que necesita poner precios más populares y llenar. Con esta premisa, ¿cómo conseguir más beneficios? Pues uno de los métodos es la entrada vip de forma que hay gente que paga más ppr mejores condiciones (en este caso el espacio, que el festival ya tiene pagado) con lo cual cada entrada vip es beneficio limpio para los organizadores. Otro ejemplo es poner precios abusivos al agua y cerveza y prohibir traerlos de fuera. Y el tercer ejemplo es hacer camisetas a 3 euros la unidad y venderlas a 30.

Un niño apaga la llama de la Independencia de México que llevaba encendida hace 200 años [46]

  1. #27 decían tus ojos tristes

Las IAs no te van a quitar el trabajo: las granjas de bots humanos descubiertas tras el escándalo de Gmail [98]

  1. #87 El corrector de Word sabe que estás escribiendo texto con sentido. En un OCR el resultado debe ser el original porque no sabes si lo de dentro es un texto, un nombre, una matrícula, un dni... Además son líneas diferentes y me devuelve una. Si pasas OCR a un menú de un restaurante diferenciará líneas y no las juntará. Hace falta excesiva inteligencia para sopesar todos los posibles casos y saber cuándo unir líneas, cuándo evitar dobles palabras.... mi siguiente prueba fue "go go powe rangers" y me lo devolvió tal cual sin eliminar repetición.

    Y además que no me quedé ahí, echa un ojo al análisis que estaba haciendo y por el que llegué ahí: jseijas.github.io/comparision/

    Un 100% de accuracy. Si una empresa tiene una AI con esa capacidad, estaríamos ante la empresa con más futuro del mundo, con capacidades muy superiores a las de google, amazon, microsoft,... una empresa con 100% de accuracy en fotos cualesquiera y aportando datos de detalle. Diferenciando una ps4 .
  1. #32 En cuanto a precios no recuerdo. En cuanto a calidad, hace un añito hice una comparativa entre varios y la tengo online: jseijas.github.io/comparision/
  1. #19 No sé por qué consideras que no hice más pruebas. Te invito a hacer las pruebas tú mismo para comprobarlo, con cualquier foto de cualquier cosa. Los resultadoa mean sobre amazon rekognition o google cloud vision, aun siendo una empresa pequeña fácilmente comprable por un grande. Si nadie la ha adquirido es porque huele a kilometros que es un fake y no tiene AI. Prueba y me cuentas.

    Pista: la empresa no solamente ha ganado ningún ILSVRC sino que además no se ha presentado a ninguno...
  1. A mí un artículo que habla de esto sin mencionar el término "mechanical turk", ya me hace pensar que es sensacionalismo y el "periodista" no ha hecho sus deberes.

    Efectivamente hay compañías que venden mechanical turks como si fueran inteligencia artificial. En mi caso evaluando servicios de computer vision me tropecé con cloudsight, que era demasiado bonito para ser verdad. Como también hacía de OCR le pasé la siguiente frase escrita con paint en una imagen:

    I want to go to New York to
    to visit the Empire State.

    Y me devolvió "I want to go to New York to visit the Empire State" sin repetir el to. Es un pequeño test: una máquina te lo devolvería igual de mal escrito, un humano que va a toda leche procesando imágenes no se para a fijarse.

    Pero es un caso, y no hay tantos. Para lo que sí se usan los mechanical turks son para clasificar los datos. Si yo tengo un millón de fotos de perros y quiero hacer un clasificador de razas de perro, lo primero que necesito es de ese millón de fotos de perro saber en cada una qué raza tiene el perro que sale, para poder entrenar a mi AI. Y ese trabajo de clasificación lo hacen humanos. Y como cada día hay más empresas metidas en inteligencia artificial, cada día hay más empresas limpiando sus datos y clasificándolos. Pero eso no quiere decir que las AIs sean humanos, sino que los necesitan para entrenarse si el entrenamiento es supervisado.

    Y bueno, el artículo mezcla churras con merinas metiendo con calzador las geanjas de clicks. Xataka cada vez da más penita.

Los gitanos de Reino Unido temen que puedan ser deportados cuando el Brexit se haga realidad [92]

  1. Así que tendrán que contestar a 3 preguntas sencillas:
    1) Nombre
    2) Dirección
    3) Demuestra que P = NP
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