#Deep Learning

La Inteligencia Artificial (AI) y el Machine Learning (ML) están siendo utilizados, no solo como asistentes personales para distintas actividades como recientemente hemos podido ver, sino también para atender llamadas y gestionar demandas, conducir vehículos, enviar información segmentada a través de Predictive and Prescriptive Analytics y mucho mucho más. Así de entrada podemos dividir la Inteligencia Artificial en dos bloques: IA General o Amplia y la IA Aplicada o Estrecha. Como en todo, hay un debate, entre Inteligencia Artificial y el Machine Learning y trata más sobre las distintas particularidades entre casos de uso (por ejemplo), como entre sus implementaciones y diferencias reales, no olvidemos que son tecnologías aliadas que trabajan juntas, siendo AI el concepto más amplio y el ML, una parte de él (ver diagrama). [Leer más]

Tengo especial ilusión en hacer éste artículo ya que, en un solo post y en una sola empresa, podremos descubrir/resumir lo que se ha venido trabajando durante meses en la web. Es decir, conceptos como los comentados en unos cuantos posts anteriores, veamos el listado: Distributed Real-Time Stream Processing, Data Ingestion & Distribution by Pipeline Process, Una Estrategia Data Centric para nuestra Transformacion Digital, DataOps & Data As A Service (or DaaS), Data Scaling Architectures & Data Caching Architectures en AWS (Hazelcast vs Elasticsearch vs Memcached), Data Transformation Pipelines (Apache Nifi, Flink, Kafka y MongoDB). [Leer más]

La Teoría de Grafos aplicada al mundo Data nos dice que una base de datos, orientada a grafos, representa la información como nodos de un grafo y sus relaciones con las aristas del mismo, de manera que se pueda usar dicha teoría para recorrer la base de datos ya que esta puede describir atributos de los nodos (entidades) y las aristas (relaciones). Bien, dicha afirmación que es sacada casi textual de la Wikipedia, “amañada” un poco a mi interés, nos dice claramente que podemos crear una estructura de control y Gobierno del Dato que a partir de la descripción de los atributos podamos generar tantas relaciones como queramos. [Leer más]

Amazon Polly o como transformar un simple txt en habla. Realmente es uno de los servicios de AWS que más envidia me dán, su motivo es bien simple: han realizado un trabajo, que hace muy poco tiempo era solo digno de grandes y costosos proyectos, en algo muy simple, fácil y muy económico. Amazon Polly es un servicio que convierte texto en habla (45 formas), a la vez, utiliza tecnologías de aprendizaje profundo avanzadas para sintetizar que dicha habla que se asemeje totalmente a una voz humana. [Leer más]