Notas sobre aprendizaje por refuerzo (II): Visualizando el aprendizaje en procesos de Markov
Recordamos conceptos de aprendizaje por refuerzo y recordamos y visualizamos el aprendizaje en procesos de Markov
Tres enfoques para la adopción de modelos de machine learning
En este post describo tres posibles opciones para la adopción de modelos de machine learning por parte de las empresas y organizaciones.
Sobre el machine learning y las predicciones
Hablo sobre el machine learning y las predicciones, cómo éstas se apoyan en datos del pasado pero se pueden seguir considerando predicciones.
Machine Learning en producción: diferencias con la investigación
En este post comento cinco diferencias entre el Machine Learning en investigación y Machine learning en producción.
Inteligencia artificial neurosimbólica: la tercera ola de la inteligencia artificial
En este post se presenta, sin profundidades, la inteligencia artificial neurosimbólica como una tercera ola en inteligencia artificial.
Patrones y significados. La verdadera naturaleza del entendimiento y la cognición
Razono sobre la relación entre Patrones y significados y si una IA basada en machine learning puede lograr un verdadero entendimiento.
El timing estratégico de la innovación en machine learning
En este post se habla de innovación en machine learning y el posible valor estratégico de ser el ‘first mover’ en este campo.
Una lección de la navegación robótica acerca de la naturaleza de la inteligencia artificial
En este post, después de razonar sobre la relación de inteligencia artificial y datos, obtengo una lección de la navegación de robots.
Automated Machine Learning con Adnan Masood
Reseña de ‘Automated Machine Learning’ de Adnan Masood, una visión panorámica de AutoML con foco en las soluciones especialmente en la nube.
Imitation learning: robots que aprenden a partir de demostraciones
Este post habla de mecanismos singulares de aprendizaje en robots y, muy en concreto, de Imitation learning o aprendizaje por imitación.