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.
Modelos generativos, autocodificadores variacionales y el ingenio humano
En este artículo explico de forma simple los autocodificadores variacionales, un caso de modelo generativo que demuestra el ingenio humano.
Unas ideas muy preliminares sobre modelos generativos
En este post aporto algunos principios muy básicos de los llamados modelos generativos, un área de la inteligencia artificial con aparente creatividad.
¿Se puede enseñar ética a un robot? Un sí con muchos peros…
¿Se puede enseñar ética a un robot? En este artículo doy mi visión personal, en este momento, en medio de un viaje de investigación
Machine learning, explicabilidad y un gran truco de magia
El machine learning y los algoritmos de explicabilidad de la inteligencia artificial se pueden combinar para ofrecer un gran truco de magia.
Efecto Baldwin, aprendizaje e inteligencia artificial
En este post se comenta el efecto Baldwin, lo que significa para la evolución y el paralelismo con la algoritmia, en especial de Inteligencia Artificial.
Speech analytics, mucho más que lo que dices
No lo sabemos o no nos importa, pero nuestros datos están expuestos y nuestra privacidad amenazada. Speech analytics permite conocer mucho sobre nosotros.
Cinco definiciones de machine learning
En este post se incluyen y comentan cinco definiciones de machine learning que nos pueden ayudar a centrar mejor esta disciplina.
Datos para el bien y la ética tecnológica positiva
Parece que sólo se habla de ética en relación con la tecnología en sentido negativo, como prohibición, pero yo prefiero una ética tecnológica positiva
Un sesgo de género visto desde el algoritmo
En este artículo comento cómo se produce un sesgo de género, en este caso en procesamiento de lenguaje natural, contemplandolo desde el algoritmo.