El aprendizaje profundo está transformando la medicina, desde el diagnóstico hasta el descubrimiento de fármacos. ¿Puede la IA solucionar un sistema sumido en el agotamiento, los puntos ciegos y los flujos de trabajo fallidos?
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¿Cómo pueden las máquinas tener en cuenta las consecuencias de sus acciones?
La inteligencia artificial puede encontrar patrones en ingentes cantidades de datos para decidir la probabilidad de que una decisión sea la más acertada. ¿Pero qué necesita para pasar de correlacionar datos a encontrar relaciones de causalidad?
¿Podemos detectar la ansiedad y otros trastornos mentales a partir de las palabras que usamos?
Esperanza (nombre ficticio) se encuentra en la consulta de la psicóloga para tener su primera sesión. No se trata de la habitual sala de espera con una mesa baja de cristal en el centro y algunas revistas de moda desperdigadas
Aprendizaje de una sola vez
El aprendizaje de una sola vez es un problema de categorización de objetos , que se encuentra principalmente en la visión por computadora. Mientras que la mayoría de los algoritmos de categorización de objetos basados en el aprendizaje automático requieren capacitación en cientos o miles de ejemplos, el aprendizaje único tiene como objetivo clasificar objetos a partir de uno o solo unos pocos ejemplos. El término aprendizaje de pocos disparos también se usa para estos problemas, especialmente cuando se necesita más de un ejemplo.
Cómo elegir una plataforma de aprendizaje automático en la nube
12 capacidades que toda plataforma de aprendizaje automático en la nube debe proporcionar para respaldar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, y qué plataformas de aprendizaje automático en la nube las proporcionan.
Meta va tras un traductor universal. Su IA ahora funciona para 200 idiomas
A medida que los viajeros exploran tierras extranjeras, herramientas como el sistema de traducción automática neuronal de Google pueden ser útiles
Algoritmo de aprendizaje profundo detecta retinopatía diabética en pacientes
Un estudio permitió demostrar que un algoritmo es capaz de medir amenazas en la visión con un 94.7% de precisión.
Redes neuronales recurrentes
Una red neuronal recurrente es un tipo de red neuronal artificial que se usa comúnmente en el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural . Las redes neuronales recurrentes reconocen las características secuenciales de los datos y usan patrones para predecir el próximo escenario probable.
Las redes neuronales artificiales finalmente dan pistas sobre cómo aprenden los cerebros
El algoritmo de aprendizaje que permite el éxito desbocado de las redes neuronales profundas no funciona en cerebros biológicos, pero los investigadores están encontrando alternativas que podrían hacerlo.
Diminutas computadoras de cuatro bits son ahora todo lo que necesitas para entrenar la IA
¿Qué significa entrenamiento de 4 bits? Bueno, para empezar, tenemos una computadora de 4 bits, y por lo tanto 4 bits de complejidad. Una manera de pensar en esto: cada número que usamos durante el proceso de entrenamiento tiene que ser uno de los 16 números enteros entre -8 y 7, porque estos son los únicos números que nuestro ordenador puede representar. Eso va para los puntos de datos que alimentamos en la red neuronal, los números que usamos para representar la red neuronal y los números intermedios que necesitamos almacenar durante el entrenamiento.