fbpx

Big Data Blog

¿Son los modelos de Machine Learning, cajas negras?
25 May

¿Son los modelos de Machine Learning, cajas negras?

A la hora de poner un modelo de Machine Learning en producción hay que tener en cuenta varios requisitos. Normalmente se suele elegir el modelo con mejor rendimiento durante el proceso de evaluación, pero en según qué casos es necesario además entender las razones por las que el modelo toma una decisión. Esto puede aplicar tanto a problemas de clasificación, es decir, entender por qué el modelo elige una clase en concreto entre otras tantas; como a problemas de regresión en los que el valor a predecir es un número.

Segmentación Semántica en Medicina
23 May

Segmentación Semántica en Medicina

Las técnicas de visión por ordenador han supuesto una revolución en el campo de la inteligencia artificial. Las máquinas modernas son capaces de ver mejor que los humanos y determinar la naturaleza de aquello que están viendo. Las aplicaciones son casi infinitas y están solo limitadas por nuestra imaginación. La vista siempre ha sido nuestro sentido por excelencia y ahora las máquinas pueden ayudarnos a explotar el mundo mejor.

Inteligencia Artificial y Salud
13 Abr

Inteligencia Artificial y Salud

Si algo ha preocupado al ser humano desde los inicios de la historia, es la salud. Fuente de vida y única capaz de mantener a las personas sobre esta tierra, muchos han sido los investigadores que, siglo tras siglo, quisieron dejar su legado. No es un secreto que uno de los anhelos más profundos de la sociedad, es continuar avanzando en la lucha contra las enfermedades potencialmente peligrosas y por qué no, la posibilidad en un futuro no muy lejano de poder frenar el envejecimiento celular. 

Lamentablemente, el estudio humano y la forma en la que se trabaja queda limitado, pero el siglo XXI nos abre posibilidades como incluir Inteligencia Artificial al sector de la medicina.

Para asombro de muchos, esto no es una idea innovadora ni acoplada en los últimos años. Aunque si bien es cierto que la IA tomó más impulsó en la última década, esta fusión se remonta a los años 70. 

Uno de los primeros experimentos que asociaron medicina e Inteligencia Artificial fue Dendral, un sistema que se desarrolló entre los años 1965 y 1975. Edward Feigenbaum, científico de la computación que trabajaba en el área de la IA junto a otros programadores en la Universidad de Stanford, dieron vida a este sistema. Este interpretaba la estructura molecular, a través de un análisis químico. Podía analizar sustancias como carbón, hidrógeno, nitrógeno… Una vez obtenidos esos datos espectrográficos, Dendral pasaba a formular hipótesis sobre la estructura molecular de dicha sustancia. Este sistema se empleó en la industria y el mundo académico durante mucho tiempo.

Salud y datos: IA en el ámbito sanitario
08 Abr

Salud y datos: IA en el ámbito sanitario

Cuando a nuestros oídos llega “inteligencia artificial”, no podemos evitar pensar en ciencia ficción. Década tras década, el mundo del cine nos ha permitido sumergirnos de lleno en miles de largometrajes utópicos, donde la vida del ser humano alcanza otro nivel gracias a las máquinas. Desde relativa inmortalidad gracias a avances en regeneración de células, hasta cápsulas de diagnóstico precoz, en las que una persona es incluso capaz de curarse instantáneamente. Aunque en la actualidad nada de eso sea viable, quedando desterrado a la mera ficción televisiva, la Inteligencia Artificial está ocupando cada vez un lugar más importante en el ámbito sanitario. El campo médico es uno de los que más está aprovechando al máximo los beneficios que le reporta utilizarla. Y nosotros como pacientes, también. Pero, ¿En qué se está empleando IA en este sector?

Página 1 de 24

Suscríbete a nuestra Newsletter:

Introduce tu e-mail y pulsa Enter para suscribirte

  • Dirección: C\ Campo de Gomara , 4,
    47008. Valladolid
    España
  • Tel.: +34 983 390 716
  • E-mail: info@campusbigdata.com

 

  •   

Big Data Internacional Campus pertenece a ENIIT Innova Business School  Eniit

PLAN DE CONTINGENCIA COVID-19