Cinco retos clave para organizaciones que quieren afrontar Big Data
En este post se habla de retos Big Data, cinco dificultades a afrontar, especialmente en grandes empresas para la implantación de una solución analítica.
Tecnologías digitales. Tendencias tecnológicas. Estándares. Personajes.
Características clave del cloud computing para la transformación digital
En este artículo se comentan cinco Características clave del cloud computing identificadas por Thomas Siebel en su último libro.
Reiniciando la Inteligencia artificial con Gary Marcus y Ernest Davis
Reseña de ‘RebootingAI? de Gary Marcus y Ernest Davis, donde se descarta la posibilidad de la superinteligencia para centrarse en una IA más confiable.
Una superinteligencia artificial compatible con los humanos según Stuart J. Russell
Reseña de ‘Human Compatible’ de Stuart J. Russell, una obra que dando como posible la superinteligencia, propone una vía para mantenerla bajo control.
Metodología para Machine Learning (III): SEMMA
En este post, y continuando con la serie dedicada a metodología de Machine Learning, hablamos de SEMMA, creado por el Sas Institute.
Metodología para Machine Learning (II): Machine Learning Canvas
Segundo artículo dedicado a metodología para Machine Learning. En este caso, presentando el Machine Learning Canvas de Louis Dorard.
Metodología para Machine Learning (I): CRISP-DM
Este artículo inicia una pequeña serie con elementos metodológicos alrededor de machine learning. En esta ocasión hablamos de CRISP-DM.
Cinco ideas para superar los mitos sobre la inteligencia artificial
En este post se revisa una propuesta para superar los mitos sobre la inteligencia artificial que parecen dominar el discurso técnico, ético y regulatorio.
Modelos de software en la nube e impacto en sistemas cognitivos
En este artículo se habla de cloud computing, de modelos de software en la nube y del impacto positivo que tiene en la extensión de los sistemas cognitivos.
Un mapa de explicabilidad de algoritmos de inteligencia artificial
En este post se recuerda la naturaleza del problema de explicabilidad y se proporciona un mapa de explicabilidad de algoritmos.