Haciendo la matriz de confusión un poco menos confusa
Explicación simple de la matriz de confusión y su utilidad para evaluar modelos de clasificación en aprendizaje supervisado
Podcast de Inteligencia Artificial
Podcast de Inteligencia Artificial en español. El podcast donde hablamos de el presente y el futuro de la inteligencia artificial, machine learning o aprendizaje automático, deep learning o aprendizaje profundo, reconocimiento de imágenes y todo lo relacionado con el mundo de la IA.
Evaluando imágenes con redes neuronales profundas
NIMA: Neural Image Assessment es el nombre de una técnica que usa redes neuronales convolucionales para evaluar imágenes tanto estética como técnicamente
Tesla y los coches autónomos
Repaso rápido de la compra de la startup DeepScale por parte de la empresa de coches autónomos Tesla en busca de redes neuronales mas eficientes.
Drones autónomos corriendo a 70 millas por hora
Competición de drones autónomos reparte millones en premios, set de datos de caras mas grande usado para reconocimiento facial incumple ley de privacidad y más
Transfer Learning ¿qué es y para que sirve?
En este episodio del podcast hablamos de una técnica para ahorrarnos tiempo y dinero a la hora de tener un modelo para clasificación de imágenes
Redes neuronales convolucionales explicadas
Visión por computadora. Introducción al tipo de redes neuronales usadas para procesar fotos y videos. Clasificación de imágenes.
¿Que es ML.NET?
Hablamos de esta biblioteca de software libre para trabajar con aprendizaje automático desarrollada por Microsoft que se suma al ecosistema .NET
Carlos Díaz cuenta como usa IA para estudiar al sol
Entrevista a Carlos Díaz quien nos cuenta como aplica redes neuronales en el campo de la física para estudiar al sol y mejorar las imágenes de telescopios.
Medellín se adelanta en IA
3 historias: Medellín va camino a ser un Hub de IA en LATAM, Google Brain libera Google Research Football y un app para ayudar a personas con baja visión
Mejorando la justicia con inteligencia artificial
Hablamos de un caso de éxito donde se mejoraron los tiempos de resolución de casos judiciales aplicando machine learning