La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que se abordan los problemas de salud. Produciendo importantes avances en el diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades. En esta publicación vamos a mostrar algunas de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en sanidad.Diagnóstico y detección temprana de enfermedadesLa IA se … [Leer más...] acerca de Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad
Machine learning
Machine Learning (Aprendizaje Automático o Aprendizaje Máquina) es la rama de la inteligencia artificial que estudia cómo construir sistemas que puedan aprender automáticamente de la experiencia. Esto es, sistemas que puedan realizar mejores predicciones o tomar mejores decisiones a medida que aumenta su experiencia.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías en función de los datos utilizados: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En aprendizaje supervisado se utilizan conjuntos de datos, durante el proceso de entrenamiento, en los que se conoce el valor que debe reproducir el modelo. Pudiéndose medir el desempeño de los modelos en base a lo bien que reproduce posteriormente estos valores en otros conjuntos de datos. Tal como se puede intuir del nombre, en el caso de aprendizaje no supervisado, no se busca que los modelos reproducen un valor concreto. Siendo el objetivo de estos modelos identificar patrones que permitan separar y clasificar los datos en diferentes grupos. Por otro lado, en aprendizaje por refuerzo se busca la creación de agentes que pueden realizar acciones sobre un entorno. Siendo este un aprendizaje completamente diferente a los dos anteriores.
Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means
Posiblemente la técnica más utilizada para identificar el número óptimo de clústeres en los que dividir un conjunto de datos con K-means sea el método del codo (elbow method). Lo que se explica porque es un método intuitivo y fácil de implementar. Solamente hay que identificar el punto en el que la disminución de la varianza intra-clúster se desacelera, lo que indica que … [Leer más...] acerca de Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Moda
La industria de la moda es un sector en constante evolución, donde la innovación y la creatividad son esenciales para mantenerse al día con las tendencias y las demandas de los consumidores. Por eso la inteligencia artificial (IA) puede ayudar también a esta industria. En esta publicación analizaré cuatro posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en la … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Moda
Optimizar el número de clústeres con gap statistics
El mayor problema con el que nos podemos encontrar a la hora de usar el algoritmo de k-means es conocer el número de clústeres en los que se divide el conjunto de datos. Un hiperparámetro que en Scikit-learn debe ser indicado al construir el objeto. Por eso existen múltiples métodos para seleccionar este valor como los métodos del codo (elbow method), silueta (silhouette) o … [Leer más...] acerca de Optimizar el número de clústeres con gap statistics
Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Transporte y Logística
Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) están revolucionando múltiples industrias en los últimos años, el transporte de mercancías y la logística no son una excepción. Siendo posible que en este sector una transformación sin precedentes en los próximos años. A continuación, se presentan cuatro de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en … [Leer más...] acerca de Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Transporte y Logística
Análisis de sentimientos en español con spaCy en Python
La semana pasada se vio cómo se puede realizar análisis se sentimientos en inglés con NLTK. A pesar de que NLTK es una librería muy potente, no cuenta con un lematizador para español, por lo que no es adecuado para trabajar en nuestro idioma. Una alternativa que sí permite realizar análisis de sentimientos en español en Python es spaCy, la cual también es bastante fácil de … [Leer más...] acerca de Análisis de sentimientos en español con spaCy en Python
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Retail
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el sector de retail ha permitido transformar el sector en los últimos años. Las empresas del sector que han adoptado el uso de IA han conseguido optimizar sus operaciones, impulsar la eficiencia y proporcionar un mejor servicio al cliente gracias al conocimiento de este. Lo que generalmente se traduce en ventajas competitivas. En … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Retail
Análisis de sentimientos con NLTK en Python
La librería de referencia el Python para realizar procesado del lenguaje natural (PLN) es NLTK (Natural Language Toolkit). Lo que se debe a que prácticamente incluye todas las herramientas necesarias para trabajar con PLN, entre las que se incluyen tokenización, lematización, etiquetado gramatical, análisis sintáctico y análisis de sentimientos. Facilitando de esta manera el … [Leer más...] acerca de Análisis de sentimientos con NLTK en Python
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Educación
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta que ha demostrado mejorar la eficiencia y productividad en múltiples industrias. En el caso de la educación, el uso de la IA puede dar lugar a soluciones innovadoras con la que mejorar la calidad y accesibilidad de los alumnos a esta. En esta entrada, presentaré repasar cuatro posibles aplicaciones de la inteligencia artificial … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Educación
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Sector Eléctrico
El progreso de la Inteligencia Artificial (IA) que se ha visto en los últimos años está revolucionando la mayoría de los sectores productivos. Como ya hemos visto para los casos de banca y seguros. El sector eléctrico no es una excepción, la IA ha demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad del suministro eléctrico. En … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Sector Eléctrico
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Seguros
Los avances de la Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando casi todas las industrias, entre las que también se incluye seguros. Las compañías de seguros pueden utilizar, y están utilizando, la IA para mejorar sus procesos, reducir costos y ofrecer una mejor experiencia al cliente. En esta entrada analizaré algunas de las cuatro principales aplicaciones de la … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Seguros
Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Banca
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que está revolucionando la sociedad y transformando casi todas las actividades. En el caso de la banca, la IA tiene la capacidad de transformar la forma en la que presta los servicios a sus clientes. Simplificado los procesos, mejorando la eficiencia, la seguridad y la experiencia de cliente. En esta publicación analizaré cuatro … [Leer más...] acerca de Cuatro Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Banca