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Paloma Recuero de los Santos Video Post #18: Atrévete con Deep Learning. Principios básicos al alcance de todos ¿Sabes qué es el Deep Learning, en qué se basa y qué aplicaciones tiene? En este vídeo te daremos unas sencillas nociones que te ayudarán a comprender esta potente...
Las series en el Blog de LUCA: Post técnicos, tutoriales, de divulgación… ¿cuál es tu favorita?Paloma Recuero de los Santos 28 diciembre, 2018 ¿Por qué será que a los humanos nos gusta tanto hacer balance y cerrar etapas?. Especialmente, cuando se acercan estas fechas. A nosotros nos gusta echar la vista atrás y ver, de un plumazo, todos los temas interesantes que nos han tenido ocupados en 2018. Para ver qué cosas han suscitado el mayor interés, cuáles han cambiado, qué barreras se han superado o qué nuevos retos han ido surgiendo sobre la marcha. Nos gusta “cerrar” el año, porque nos encanta a promesa que supone “abrir” 2019, esperando mejorar día a día y seguir contando con vuestro apoyo e interés. Como broche final, os ofrecemos un “mapa” rápido que os ayudará a localizar los post más interesantes del año, clasificados por temáticas. 1. Divulgación de conceptos básicos de Machine Learning, Big Data e IA. 1.1 Serie Conceptos Básicos de Machine Learning Machine Learning a tu alcance: ¿Qué son los Insights? Machine Learning a tu alcance: “Perfiles de datos” ¿Cuál es el tuyo? Machine Learning contra “fake news” Machine Learning a tu alcance: La matriz de confusión Data Science vs Data Analytics: parecidos, pero no iguales Artificial Intelligence, Machine Learning y Deep Learning: ¿Conoces las diferencias? Las 9 tareas en las que se basa el Machine Learning Analíticas Big Data, si, ¿pero cuáles? Las 5 preguntas que puedes responder con Data Science Tipos de error en Machine Learning, ¿los conoces? Los 2 tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado y no supervisado IoT y Big Data: ¿Qué tienen que ver? Infografía: ¿Qué podemos hacer con Machine Learning y qué no? ¿Inteligencia Artificial o Cognitiva? ¿Qué es Machine Bias?: Los sesgos en Machine Learning” Una Breve Historia del Machine Learning Atrévete con el Deep Learning: Principios básicos al alcance de todos Plataformas y librerías para comenzar en el mundo del Machine Learning La fiebre (o Hype) del Deep Learning 1.2 Serie Conceptos Básicos de Hadoop Big Data y Hadoop: Episodio (I) Hadoop por dentro (II): HDFS y MapReduce El Ecosistema Hadoop (III) : Una gran diversidad “biológica” Cloudera, MapR, Hortonworks…¿Qué distribución Hadoop necesitas? (IV y fin) 1.3 Historia de la IA Historia de la IA: Frank Rosenblatt y el Mark I Perceptrón, el primer ordenador fabricado específicamente para crear redes neuronales en 1957 Historia de la IA: John McCarthy y el lenguaje de programación LISP Historia de Lisp y su uso en redes neuronales – Parte I Los Sistemas Expertos que han logrado derrotar a humanos Sistemas Expertos, el comienzo de la inteligencia artificial Sistemas Expertos en medicina Akinator, un adivino basado en sistemas expertos 1.4 Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial: Her, “Mi novia es un sistema operativo y no me importa lo que digan” Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial: Interestellar, “…hey TARS ¿cuál es tu parámetro de honestidad?” Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial: Star Wars, “…para ser un droide mecánico parece que piensas demasiado…” Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial: Saturno 3, “Héctor, robot malo, el perro no se come” Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial: HAL 9000 “Doctor, no entiendo a los humanos” Ciencia Ficción vs Inteligencia Artificial ¿Qué tal una partidita de Ajedrez, Dr. Falken? 1.5 Video Post Video Post #1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Video Post #2: Hadoop para torpes (I) ¿Qué es Hadoop? Video Post #3: Hadoop para torpes (II). ¿Cómo funciona? HDFS y MapReduce Video Post #4: Hadoop para torpes (III y fin)- Ecosistema y distribuciones 1.6 Cursos ¿Quieres aprender más de Big Data? Apúntate gratis al MOOC “Big Data sin misterios” Cursos gratuitos en inglés y en español sobre Data Science, Bitcoin, IoT que empiezan ¡ya! 1.7 Varios Analizamos League of Legends usando Machine Learning ¿Dónde van los madrileños en el puente de Diciembre? La nueva España: Redibujando el país con los datos de movilidad 2. Tutoriales 2.1 Herramientas de depuración de datos Tus datos más limpios, casi sin frotar Tus datos más limpios…(II). Excel, “Waterproof” Tus datos más limpios (III y fin): Probando Trifacta Wrangler Precauciones a la hora de normalizar datos en Data Science ¿Pedaleas en la ciudad?: Analiza con Excel la seguridad de los ciclistas en Madrid 2.2 Serie ML en Azure ML Studio: experimento del Titanic Titanic: Tu primer experimento en Azure ML Studio (I) Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (II): Preparando los datos. Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (III): Entrenando el modelo Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (IV y fin) ¿Vivirán? : Prueba y puesta en producción del modelo 2.3 Serie Atrévete con Python: un experimento para todos los públicos Machine Learning con Python para todos los públicos. Python para todos (1): Instalación del entorno Anaconda. Python para todos (2): ¿Qué son los Jupyter Notebook?. Creamos nuestro primer notebook y practicamos algunos comandos fáciles. Python para todos (3): ¿Qué son las librerías?. Preparamos el entorno. Python para todos (4): Empezamos el experimento propiamente. Carga de datos, análisis exploratorio (dimensiones del dataset, estadísticas, visualización etc) Python para todos (5) Final: Creación de los modelos y estimación de su precisión 2.4 Serie “Cómo entrenar tu AI…” Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando a videojuegos. Parte 1, preparando la “rejilla de juegos” Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando a videojuegos. Parte 2, observando el entorno Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando a videojuegos. Parte 3, resolviendo CartPole con Random Search Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando a videojuegos. Parte 4. Aprende Q-Learning con el juego “Taxi”, parte 1 de 2 Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando videojuegos, Parte 5. Aprende Q-Learning con el juego “Taxi”, parte 2 de 2 2.5 Serie “Deep Learning vs Atari”: entrena tu IA para dominar videojuegos clásicos Deep Learning vs Atari: entrena tu IA para dominar videojuegos clásicos (Parte I) Deep Learning vs Atari: entrena tu IA para dominar videojuegos clásicos (Parte II) Deep Learning vs Atari: entrena tu IA para dominar videojuegos clásicos (Parte III) 2.6 Serie “Deep Learning con Python”: Tensorflow Deep Learning con Python: Introducción a TensorFlow (Parte I) Deep Learning con Python: Introducción a TensorFlow (Parte II) Deep Learning con Python: Introducción a TensorFlow (Parte III) 2.7 Serie Power BI Ciudades Inteligentes: Exprimiendo Open Data con Power BI ¿Cuánto gastan los bomberos londinenses por salvar a gatitos indefensos? El Open Data responde 2.8 Serie Bots Cómo crear un Bot de forma sencilla: Probamos con nuestra Datapedia Cómo crear un bot de forma sencilla (2 y fin) Recap LUCA Talk: Creando un chatbot con Microsoft Bot Framework 2.9 Varios Machine Learning con Raspberry Pi. Primeros pasos y algunos proyectos curiosos e interesantes. Aprende a construir y manejar Redes Neuronales Recurrentes con Keras ¿Cuál es tu serie favorita? ¿Hay algún tema que no hayamos tratado o sobre el que te gustaría que profundizáramos más?. Déjanos un comentario y veremos qué podemos hacer. No te pierdas ninguno de nuestros post. Suscríbete a LUCA Data Speaks. Para mantenerte al día con LUCA visita nuestra página web, y no olvides seguirnos en Twitter, LinkedIn y YouTube. Esta semana en el blog de LUCA: del 17 al 23 de DiciembreVideo Post #5: ¿Qué es el Aprendizaje Automático o Machine Learning?
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