Lo mejor de 2019 en LUCA

Antes de pasar página al 2020, hacemos un breve balance de los mejores post que hemos publicado este año en el blog de LUCA sobre divulgación de conceptos básicos de Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial.

Para facilitaros la navegación los hemos organizado en post de: divulgación, tutoriales, matemáticas para ciencia de datos, aplicación a negocio, cursos, implicaciones éticas y mediambientales, aplicaciones de la IA al deporte, videopost, PLN, u casos de uso.

1. Divulgación de conceptos básicos de Machine Learning, Big Data e IA.

1.1 Serie Conceptos Básicos de Machine Learning

• Python para todos: 5 formas de cargar datos para tus proyectos de Machine Learning
• Base de Datos vs Data Lake vs Data Warehouse
• Reinforcement Learning… el nuevo invitado
• ¿Qué es overfitting y cómo evitarlo?
• Una Breve Historia del Machine Learning
• Reinforcement Learning… el nuevo invitado
• Así funciona Azure Machine Learning Studio

1.2 Serie las Matemáticas del Machine Learning

• Las Matemáticas del Machine Learning ¿Qué debo saber?
• Las matemáticas del Machine Learning: explicando la Regresión Lineal (I)
• Las matemáticas del Machine Learning: Redes Neuronales (Parte I)
• Las Matemáticas del Machine Learning: Ejemplos Regresión Lineal (IV y último). Implementación en lenguaje R.

1.3 Cursos

• Cursos gratis de Ciencia de Datos para esta primavera
• Las mejores certificaciones profesionales en Big Data

1.4 Negocio

• La clave del éxito en analytics: el enfoque de negocio
• Cómo transformar una compañía. Paso 1: Priorizar casos de uso
• Cómo transformar una compañía. Paso 2: conectar la tecnología con el negocio
• La inteligencia artificial en pequeñas y medianas empresas
• El valor del big data y la inteligencia artificial en la receta para la transformación del sector farmacéutico
• Inteligencia artificial natural: antónimos que no lo son tanto
• Ya no eres solo una empresa de productos o servicios, eres una empresa de datos

1.5 Video Post

• Video Post #7: ¿Qué se puede hacer y qué no con Inteligencia Artificial?
• Video Post #8: Inteligencia Artificial vs Inteligencia Cognitiva ¿Conoces la diferencia?
• Video Post #9: Analíticas Big Data, sí, pero ¿Cuáles?
• Video Post #10: IoT y Big Data ¿Qué tienen que ver?
• Video Post #11: Tipos de error en Machine Learning
• Video Post #12: Perfiles de datos ¿Cuál es el tuyo?
• Video Post #13: “5 buenas razones para aprender Python”
• Video Post #14: “ScyPy, NumPy, Pandas…¿Qué librerías Python necesito?

1.6 PNL

• Analizando con IA la canción del verano: ¿Cómo hemos cambiado?
• La Ley de Zipf, o por qué hay – casi – el doble de Garcías que de González
• Word Embeddings: cómo la IA nos muestra la evolución de las palabras
• Text summarization: Conoce cómo funciona la generación automática de resúmenes
• ¿Eres un influencer? Las mejores formas de medirlo

1.7 Data Science y deporte

• Datos e Inteligencia Artificial: clave en la estrategia deportiva
• El Data Science ayuda a convertir a atletas en súper atletas
• Cómo ha ayudado la IA a Magnus Carlsen a convertirse en el mejor jugador de ajedrez del mundo
• Runnig y Big Data en la Movistar Media Maratón de Madrid 2019

1.8 Ética, medio ambiente

• ¿Contamina internet?: Centros de datos “verdes”
• Conciencia, falacias e Inteligencia Artificial
• ¿Cómo conseguir una Inteligencia Artificial justa?
• LUCA Ethics: Modelos más justos para una sociedad igualitaria
• ¿Puede la Inteligencia Artificial predecir conflictos armados?

1.8 Varios

• Canciones “a medida” gracias a la Inteligencia Artificial
• Inteligencia artificial natural: antónimos que no lo son tanto
• 7 Científicas e innovadoras españolas que merece la pena conocer
• El Big Data detrás del Black Friday
• Robots, mayores y dependencia
• ¿Qué anuncios prefieren los usuarios?
• ¿Cómo se mueven los trabajadores de Distrito T?

2. Tutoriales

2.1 Machine Learning «para todos los públicos»

• Machine Learning for kids: Construye con tus hijos un bot experto en su animal favorito
• Cómo detectar Fake News con Machine Learning
• Transfer Learning en modelos profundos
• Machine Learning y astrofísica: clasificando estrellas, galaxias y quasars

2.3 Serie: Deep Learning «para todos los públicos»

• Atrévete con Deep Learning: Principios básicos al alcance de todos
• Deep Learning para todos los públicos: ¿Qué son los tensores? ¿Qué es TensorFlow?
• Azure ML Studio con Ubuntu para Deep Learning
• Deep Learning fácil: Crea una Aplicación que “colorea” fotos en unos minutos
• ¿Cómo funciona el algoritmo Backpropagation en una Red Neuronal?

2.4 Serie : Regresión logística, predictor de «infidelidad»

• Especial San Valentin: ¿Podemos predecir la infidelidad con Inteligencia Artificial?
• Predictor de infidelidad (II): ¿Qué es la regresión logística?
• Predictor de infidelidad (III): Un ejemplo de regresión logística sobre el dataset “Affairs”

2.7 Serie Power BI

• Tutorial Power BI: ¿De donde vienen los nuevos madrileños?

3. Casos de éxito LUCA

• Incorporación de Big Data en el sector público: caso de éxito Navantia
• Caso de éxito: Big Data para aumentar el impacto en el turista, con Iberostar
• Caso de éxito SMASSA: servicios de estacionamiento inteligentes
• Caso de éxito: segmentación avanzada para publicidad exterior con Clear Channel
• Caso de éxito: proyecto pionero para el desarrollo económico y social
• Inteligencia Artificial en el sector industrial: el caso de éxito de Repsol
• Incrementando la intención de compra con publicidad móvil: caso de éxito de Milpa Real
• Cómo PepsiCo optimiza la distribución con segmentación avanzada

Os dejamos también el «mapa del blog» de 2018, donde encontraréis una forma fácil y cómoda de acceder a los mejores contenidos y series de ese año.

Las series en el Blog de LUCA: Post técnicos, tutoriales, de divulgación… ¿cuál es tu favorita?

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