Facebook comparte técnica que permite acelerar el entrenamiento de sistemas con imágenes

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Facebook ha dado con una nueva técnica que permite acelerar el entrenamiento de sistemas de aprendizaje profundo posibilitando una alta clasificación de imágenes a la hora sin perjudicar la precisión con la que hasta ahora habí­a estado manteniendo usando un número menor de imágenes en el mismo periodo.

Dicha técnica está documentada en un nuevo trabajo presentado esta misma mañana desde el que se indica que puede entrar unas 40.000 imágenes por segundo utilizando 265 GPUs manteniendo la precisión de los resultados.

Con la nueva técnica se permitirá ejecutar múltiples entrenamientos por dí­a en lugar de realizar un sólo entrenamiento. Hasta ahora, el uso de grandes lotes de imágenes en un número alto de GPUs ha dado lugar a la pérdida de precisión.
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Google crea algoritmo de aprendizaje profundo para el diagnóstico de la retinopatí­a diabética

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Ya sabemos que los avances tecnológicos pueden ser aplicados en diferentes campos, incluso en el de la medicina. En este sentido, desde Google nos muestran una posibilidad más de lo que pueden hacer los avances tecnológicos en el mundo de la medicina ya que han publicado en el Journal of the American Medical Association los resultados que un grupo de investigadores a conseguido a dí­a de hoy en el uso de la máquina de aprendizaje en su aplicación para la detección de la retinopatí­a diabética (DR, por sus siglas en inglés), una afección ocular presente en personas con diabetes.

Apuntan a que su algoritmo de aprendizaje profundo ha llegado a ser capaz de interpretar los signos de evidencia de retinopatí­a diabética en fotografí­as de retina, dando la potencialidad de ayudar a los médicos a examinar a un mayor número de pacientes, sobre todo, en aquellos territorios donde sus habitantes tengan dificultades para acceder a servicios de atención especializada.
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Investigadores del MIT presentan chip que lleva el aprendizaje profundo al nivel local

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El sector de la inteligencia artificial está en claro auge, donde vemos cada vez con mayor frecuencia aquellos avances que se van produciendo.

Lo cierto es que los propios dispositivos que hacen uso de la inteligencia artificial tienden a recoger datos en bruto para enviarlos ví­a Internet a servidores centrales para su procesamiento para luego recibir de ellos los datos elaborados.

Prueba de ello son los asistentes personales digitales como Siri, que necesitan tener conexión a Internet para la transmisión de datos con servidores centrales, los cuales serán los encargados de procesar la información.
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