Aún hay mucha gente que dice eso de "La IA se va introducir en breve" pero lo cierto es que ya está aquí. El conocimiento de voz se hace cada vez más preciso y eficiente con aparatos como Amazon Echo, Google Home o por supuesto un simple smartphone. IBM Debater pretende ir mucho, pero mucho más allá de todo esto ya que es capaz de participar y de manera activa y fluida en una conversación humana. Y no se trata de responder con palabras o frases planas, sino de que entiende el concepto de la conversación e incluso puede aportar datos a la misma. No sé cómo lo veis vosotros, pero la Interligencia Artificial y el Machine Learning están realmente On Fire y se va a poner esto extremadamente interesante.
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Los Websockets ya llevan presentes bastante tiempo en todo tipo de entornos web pero recientemente también se han vuelto interesantes para pequeños dispositivos IoT. Los websockets se utilizan cuando quieres comunicarte con un dispositivo de forma sencilla y muy rápida sin apenas latencia y una plataforma estupenda para eso es el Onion Omega2 que además ofrece también un montón de expansiones. El tutorial que os dejo a continuación es en textos como los de antes, así que os dejo el enlace para que podáis leerlo con calma. Y para el que echa de menos un vío y todavía no conoce el Onion Omega 2 Plus, te dejo la revisión que hemos hecho en vídeo también a continuación.
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La omnipresencia de Amazon empieza a seriamente poner miedo sin embargo ofrecen una serie de servicios para programadores bastante interesante como el Amazon Rekognition. Es un sistema de API para análisis de imágenes y vídeos muy interesante que va un poco más allá de simplemente detectar si hay una cara en una imagen o un objeto. Engloba varias partes como detección de actividades, objetos y escenas, reconocimiento facial con análisis o seguimiento de personas entre otros. Esto es que sea tan sencillo como enviar una imagen al sistema y de vuelta se obtiene el resultado del análisis. Microsoft también tiene un sistema parecido llamado Cognitive Service sobre Azure, así que parece que la tendencia será esa en el futuro. Lo guapo de esto es que puede por ejemplo reconocer un familiar en una foto o vídeo y además saber si estado de ánimo, feliz, triste, furioso etc. Esto se pone caliente y lo sabes... ;)
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Si estás metido en temas de Machine Learning, éste aparato te interesa ya que a pesar de su apariencia de pendrive, es una potente unidad de procesamiento de 100 GFLOPs con un consumo de apenas 1W. Está basado en el procesador Myriad 2 y se conecta directamente a un puerto USB 3.0 aunque también es compatible con 2.0. Con esto, se puede añadir por ejemplos funciones de reconocimiento de imágenes a dispositivos que alo mejor no disponen de suficiente potencia de cálculo para estos menesteres como por ejemplo una Raspberry Pi. Otra función interesante es que soporta Multi-Stick, lo que permite conectar varias unidades en paralelo para aumentar la potencia. Nuestro amigo G4lile0 ha publicado un interesantísimo vídeo que muestra en detalle cómo funciona y todas las posibilidades que ofrece. Suscribiros a su canal, inconscientes! ;)
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Si lo que te va es el tema de reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, machine learning y todas esas cosas que parecen estar tan de moda últimamente, es posible que si todavía no sabes de qué va te encuentres bastante perdido. No voy a decir que es algo trivial y requiere de cierta experiencia en varios campos como por supuesto las matemáticas (y no hablamos de sumas y restas, funciones estadísticas principalmente entre otras) así como diversos lenguajes como Python y algunas herramientas como Keras. Todo esto permite realizar todo tipo de experimentos con redes neuronales para identificar objetos en una imagen, clasificar contenidos y todo tipo de artefactos donde la programación "normal" de toda la vida no es viable. Aquí se trata de que en lugar de programar un código para resolver un problema determinado, generas un modelo según el problema a resolver y luego entrenes una red neuronal para que aprenda. Luego al consultar lla red con un dato no conocido y en base a su entrenamiento, será capaz de reconocer patrones en un determinado porcentaje de acierto.
A continuación te dejo un completo vídeo con un imprescindible enlace sobre cómo instalar todo un sistema escalable para realizar programas de Deep Learning y así analizar gran cantidad de datos de forma inteligente.
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