machine learning

Los investigadores creen que construyen algo parecido a conversaciones y que, con la ayuda de esta tecnología, se pueden descifrar.

Transformando acentos en tiempo real.

Mucho ruido, pocas nueces.

Su gran objetivo a medio plazo es, nada más y nada menos, competir con los gigantes de la computación en la nube comercial: Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.

La plataforma Coral de Google se viste de 2020 y se renueva con nuevos productos enfocados al desarrollo y prototipado de productos de inteligencia artificial.

Porque no solo detecta y transcribe el audio, sino que lo hace sin conexión a Internet.

Porque el minibar no se incluye en las políticas de gasto de viajes de JPMorgan.

Usando redes generativas antagónicas, DeepComposer es capaz de crear canciones nuevas a partir de un fragmento de una melodía.

Dicen que ofrece el rendimiento de más de 1.000 GPUs combinadas.

Lo más impresionante es que todo se desarrolla dentro de la misma Tesla.

Estas herramientas, basadas en machine learning y que quizá terminen incorporándose a los grandes productos de la compañía, fueron presentadas ayer durante la conferencia Adobe Max 2019.

A veces no tenemos suficientes datos extraídos de la realidad para entrenar a las IAs. A veces, sencillamente, es más caro y lento.

En algunos campos de la IA, los modelos entrenados por los investigadores son cada vez más gigantescos e inmanejables, y cada vez nos encontramos con más intentos (exitosos) para reducirlos sin reducir su eficiencia.

En Internet existen múltiples opciones (la mayoría gratuitas) para formarnos en todo lo relativo a la IA y el machine learning. Te ofrecemos aquí una pequeña selección de cursos disponibles.