Estructura de una red neuronal y el inicio de una catalogación sencilla
En este post se explica la Estructura de una red neuronal como paso previo a otros artículos en que se catalogarán tipos y aplicación de algunos elementos.
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¿Quién enseña a los algoritmos? Explicación, conclusión y una consecuencia ética
Se analiza quién enseña a los algoritmos de inteligencia artificial. Se revisan los mecanismos y se llega a una conclusión con consecuencia ética.
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Aprendiendo Deep Learning y Keras con François Chollet
Reseña de ‘Deep Learning con Python’ de François Chollet, una gran forma de aprender Deep Learning y Keras con el creador de ésta última.
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Un flujo de trabajo universal para Machine Learning
El post describe un flujo de trabajo universal para Machine Learning, tal y como lo propone François Chollet. Un flujo con siete fases.
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El riesgo de la interpretación antropomórfica de la inteligencia artificial
Inspirado por un texto de François Chollet se comenta el riesgo que supone para la Inteligencia Artificial una incorrecta interpretación antropomórfica
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La pila hardware y software del deep learning
En este artículo muetro y comento una pila que estructura tanto el hardware como el software del deep learning. Una ayuda y orientación.
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¿Pueden las máquinas pensar? Leyendo a Alan Turing
En este post comento el artículo orginal de Alan Turing donde propuso el famoso test de Turing. Resumo lo que cuenta y doy mis impresiones.
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Las sencillas intuiciones tras los complejos algoritmos
En este post hablo de algoritmos, de complejos algoritmos detras de los cuales, en el fondo hay intuiciones que si se conocen los hacen casi sencillos.
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Software, robotización y sentido común
Software y sentido común deben ir de la mano. En este artículo se repasan ocho buenas prácticas tradicionales y se observa su vigencia en robotización.
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Cuando el Deep Learning se haya ido: el legado del Deep Learning
¿Qué pasará cuando el Deep Learning ya no sea la tecnología de moda, cuando quede obsoltea? Este será el legado del Deep Learning …
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