Articles on machine learning
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No podemos retrasar más las discusiones necesarias para establecer los límites y determinar la dirección correcta en la que avanzar en materia de IA.
Utilizamos algoritmos de ‘machine learning’ y sensores fotónicos para cuantificar el número de frutos producidos por cada árbol de una plantación con el objetivo de gestionar mejor las cosechas.
Tecnologías como el ‘big data’, el ‘machine learning’, las redes sociales y los dispositivos inteligentes permiten a las aseguradoras extraer información valiosa de fuentes antes imposibles.
Aunque las técnicas de IA están suficientemente maduras para servir de apoyo al diagnóstico en medicina, su adopción en entornos reales todavía es una asignatura pendiente.
La inteligencia artificial abarca numerosos y complejos conceptos. Una de las partes más significativas de esta disciplina son las tecnologías del lenguaje, que han avanzado notablemente en los últimos años, si bien aún están lejos de superar la capacidad comunicativa del ser humano.
El sistema de teleasistencia LARES combina el uso de sensores, técnicas de inteligencia artificial y un robot autónomo para monitorizar y detectar emergencias en el hogar de personas dependientes.
Los traductores automáticos actuales, basados en redes neuronales, todavía no son perfectos: necesitan de la supervisión humana para producir traducciones de alta calidad.
En robótica social es fundamental que los robots tengan un lenguaje corporal similar al humano para generar confianza en las personas.
El robot humanoide TEO está aprendiendo a hablar la lengua de signos gracias a las redes neuronales y la colaboración de personas sordas.







