Imagina que tienes un montón de fotos de gatos y perros, y quieres que tu computadora aprenda a diferenciarlos. No puedes simplemente decirle «esto es un gato» o «esto es un perro» y esperar que entienda de inmediato. Necesitas algo más robusto: un modelo de datos en inteligencia artificial. ¿Pero qué es exactamente esto? Vamos a descubrirlo de manera sencilla y amena.
Continúa leyendo «¿Qué es un modelo de datos en inteligencia artificial y para qué sirve?»
Regresión y clasificación son dos tipos principales de problemas en el aprendizaje automático, cada uno con objetivos y métodos específicos. Aquí se describen las diferencias fundamentales entre ambos:
Continúa leyendo «Algoritmos ML de regresión y de clasificación»
Actualmente muchas de las empresas dedicadas a la producción de medios de transporte están pasándose al lado eléctrico.
Uno de los primeros en hacerlo fue el sector de las bicicletas, el cual desde hace tiempo ha venido experimentando un crecimiento notable gracias a las prestaciones que ofrecen en su versión eléctrica (ebikes) y la interesante estética que presentan.
Si administras un sitio web, esto te interesa. Google acaba de actualizar su hoja de ruta indicando el momento en el que comenzará con la clasificación de la experiencia de la página con las páginas web de escritorio en su motor de búsquedas.
Este método de clasificación para las páginas web de escritorio ya fue presentado previamente durante el pasado Google I/O, quedando aún pendiente el momento en el que la misma comenzaría a llegar.
Continúa leyendo «Google traerá el nuevo tipo de clasificación para webs de escritorio el próximo año»
Las redes sociales se han convertido en un lugar en el que informarse de aquellos temas que puedan interesar, pero también se han convertido en un espacio donde pueda circular informaciones de dudosa calidad y de menor transparencia, haciendo la competencia a medios editoriales que sí llevan a cabo investigaciones para el desarrollo de sus noticias y citan de manera clara y transparente a los profesionales que se encuentran detrás de las informaciones que publican.
En este sentido, Facebook hará cambios en el algoritmo de los muros de los usuarios para que en la categorización de las noticias se destaque las fuentes originales de las mismas y pertenezcan a medios que practican la transparencia de las informaciones.
Continúa leyendo «Facebook priorizará las fuentes originales de noticias en los muros de los usuarios»
Es costumbre en Facebook realizar modificaciones constantes en la manera en la que clasifica los contenidos para determinar el valor de los mismos de cara a mostrar aquellos más relevantes en los muros de cada usuario acorde a sus hábitos. Desde ahora y a lo largo de las próximas semanas van a desplegar una nueva modificación que puede llevar a que los usuarios se encuentren con más vídeos largos en sus muros.
En este sentido, la red social ha tenido hasta ahora una serie de indicadores sobre los vídeos visualizados para determinar la relevancia de los mismos. Entre esos indicadores están si los vídeos eran en directo, si se les activaban sus sonidos y si los reproducían a pantalla completa. Ahora, según apuntan, tendrán también en cuenta el porcentaje de finalización, o sea, el porcentaje de visualización de cada vídeo para comprender mejor los hábitos de sus usuarios.
Continúa leyendo «Nueva modificación en Facebook hará mostrar vídeos de mayor duración en los muros»
Hasta el 2013 y luego de casi 7 años, Google mantenía un sencillo juego enfocado en mejorar la clasificación de fotografías de Google Imágenes con el aporte de usuarios. La idea era que a través de retos de tiempo entre pares de usuarios elegidos automáticamente por el sistema, se ayudara a categorizar correctamente las imágenes desplegadas. Entonces, era una ligera entretención y de paso ayudaba al servicio de Google. Continúa leyendo «Google Image Labeler, para ayudarle a Google a entender y clasificar fotografías»
Que un usuario no haga siempre un comentario en una publicación aparecida en su muro de Facebook o la comparta con sus contactos no significa que no le interese esa publicación.
A este respecto, y dentro de los esfuerzos continuados por ofrecer publicaciones más relevantes en la parte superior de los muros de los usuarios, Facebook ha realizado una investigación con un grupo representativo de usuarios, a los que diariamente se les ha solicitado valorar de una a cinco estrellas la experiencia que obtienen con los contenidos que reciben en sus muros, cuyo feedback le ha permitido comprender el grado de interés por las publicaciones incluso si no van a interaccionar con las mismas, y utilizar esa información para realizar cambios en su sistema de clasificación.
De este modo ahora no sólo tendrá en cuenta los «me gusta», los comentarios o los compartidos, ya que en la nueva actualización de su sistema de clasificación de publicaciones tendrá también en cuenta los resultados de su investigación con el objetivo de ofrecer a los usuarios publicaciones relevantes en la parte superior de sus muros, vayan a interaccionar con las mismas o no.
Continúa leyendo «Facebook realiza cambios en su sistema de clasificación de publicaciones»
Facebook, a diferencia de Twitter, cuenta con un algoritmo encargado de seleccionar los contenidos más relevantes para cada uno de nosotros a través de nuestros muros. Lo malo es que este algoritmo sigue sin ser perfecto y a veces nos cuela publicaciones que realmente no queremos ver por muy virales que sean.
¿Cuántas veces habremos visto publicaciones engañosas en la que nos instan a participar en falsos concursos o trata de conseguir un móvil de una cantidad de móviles que no pueden sacar al mercado por una serie de defectos, así como otras publicaciones virales que de ninguna manera nos llama la atención?
Eso es lo que pretende atajar la propia red social a través de una nueva actualización de su algoritmo.
La compañía señala que es difícil predecir cuándo o por qué motivo una publicación se hace viral, y entiende que hay usuarios que no están interesados en la misma por muy viral que sea y haya recibido una alta participación en cuanto a «me gusta», comentarios y compartido un número de veces suficiente.
Continúa leyendo «Facebook actualiza su algoritmo para no destacar aquellas publicaciones virales que no queramos»
¿Os acordáis de How Old, la aplicación que utiliza la tecnología de reconocimiento facial para tratar de adivinar la edad de cada persona que sube su foto? Pues bien, el mismo equipo que se encuentra detrás de esta aplicación, el equipo de Microsoft Garage, acaba de lanzar una nueva aplicación que también hace uso de la tecnología de reconocimiento facial para adivinar y clasificar el tipo de bigote de cada persona.
La aplicación se llama MyMoustache.net y en ella los usuarios podrán subir las fotografías de sus rostros que tengan disponibles localmente para que la aplicación la encuadre en una clasificación en concreto y señalen cuánto es de larga en comparación con la de otros usuarios.
Microsoft señala que MyMoustache.net el último juego basado en la máquina de aprendizaje que usa la API de Microsoft Project Oxford Face, que detecta y averigua lo que mide los bigotes de los usuarios para que puedan observar su crecimiento. Además, apunta a tienen la esperanza de poder trabajar con la organización Movember para recaudar fondos y crear conciencia de la salud de los hombres al tiempo de mostrar las posibilidades que ofrece la tecnología de aprendizaje automático.
El origen de su lanzamiento se produjo tras la sencilla pregunta de la posibilidad de utilizar la tecnología de la máquina de aprendizaje para detectar la longitud del vello facial. MyMoustache.net puede utilizarse tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles a través de la web.
