Spotify, Netflix, instagram
Les dejo una imagen que explica muy visualmente la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning:
El mundo de los datos: data science y machine learning
Aprende ciencia y análisis de datos para optimizar las estrategias de tu negocio
Retos para aprender ciencia de datos
¿Qué es ciencia de datos y big data? ¿Cómo afectan a mi negocio?
¿Qué tipo de información podemos analizar?
¿Cómo crear empresas y culturas data-driven?
¿Qué es inteligencia artificial y machine learning?
¿Qué es deep learning? Análisis de imagen, audio y video
Herramientas y roles de trabajo en ciencia de datos
Flujo de trabajo en ciencia de datos: fases, roles y oportunidades laborales
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¿Qué es y cómo usar una base de datos relacional con SQL?
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Conflictos y retos actuales sobre la ética y tratamiento de datos
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Aplica técnicas de storytelling para convertir problemas de datos en historias
Cómo estructurar un caso de negocio
Análisis cuantitativo en un caso de negocio
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Variación de comportamientos a partir de la geolocalización
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Spotify, Netflix, instagram
Les dejo una imagen que explica muy visualmente la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning:
Deep learning: es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.
Prime video para identificar actores y canciones en diferentes escenas.
Gobierno Chino para identificar a la gente que no respeta las señales de transito :'v
John Deere la empresa de fabricación de equipos para agricultura y de servicios, se está preparando para comercializar este año un rociador para cultivos que funciona con Inteligencia Artificial y utiliza cámaras y machine learning para eliminar las malezas con pesticidas, y los cultivos con fertilizantes.
Recuerden:
Anteriormente solo necesitábamos conjuntos de datos (matrices, vectores, datasets etc)
Pero en Deep Learning podemos tener otro tipo de datos
En lugar de tener datos numéricos, categóricos etc, ahora tenemos: Imágenes, notas de voz, textos complejos
Actividad: 3 empresas que usan deep learning.
.
Tres empresas en colombia que usen deep learning:
Davivienda: Para poder abrir una cuenta de ahorros a través de su app, se debe escanear el documento de identidad, por lo que diferencia en lo que es y no una cédula.
Google Translate: Permite escanear a través de la cámara diferentes objetos que tengan texto y así traducirlo.
Camscan: Identifica y diferencia en lo que es un documento para escanear y lo que no es.
La capacidad que tienen las máquinas de identificar imágenes en tan solo un segundo interpretando matrices de imagenes y detectar pixeles así como transformándolas para entender de que se trata.
<h3>Sonido</h3>La capacidad de interpretar el sonido y lo transforma en código binomial (dos opciones) ademas puede saber si nos gustan canciones muy agudas o graves, rápidas o lentas para podernos recomendar opciones similares.
<h3>Video</h3>La capacidad de tomar decisiones basado en la interpretación de videos. Un ejemplo es Tesla con su conducción automática que interpreta como 0 o 1 para avanzar o detenerse.
El mejor ejemplo que nos pudo dar Silvia es el de Tesla, sin duda
Para quienes les interese conocer un poco más de como funciona Shazam. https://www.youtube.com/watch?v=OE4gcdjFbmc 😄
Piensa en 3 empresas que producen tecnología de deep learning y para qué crees que la están utilizando (1 con imágenes, 1 con video y 1 con sonido).
Imágenes - Facebook. Para el reconocimiento de usuarios en fotos y así etiquetarlos automáticamente.
Video - YouTube. Para detectar videos con derechos de autor.
Audio - Banco Santander. Para detectar por teléfono que es el usuario el que esta realizando el trámite.
Google lens en capáz de identificar el tipo de objeto que se le presenta, si es una planta cual es, si es una persona de que región , celulares, comidas … cada vez es mejor, al inicio fallaba un poco pero ahora es muy certero en muchas categorías
Diferencia entre los conceptos presentados
¿Qué es deep learning?
Aprendizaje profundo – imágenes – videos – sonidos-.
Las maquinas interpretan el píxel por eso es tan rápido la verificación, aciertan un 99% los humados dependen del rendimiento de la persona.
Shazam interpreta los sonidos: transforman las frecuencias y lo transforman en códigos binomial y encuentra las coincidencias entre agudos , medios y demás también identifica el patrón y aprende que tipo de música nos gusta para hacernos recomendaciones y sigue replicando esta información para hacer sugerencias activas.
Imagen: aprende de las imágenes del entorno por pixeles.
Va vinculada a la ética.
Atomwise- Esta empresa se encuentra en la industria farmacéutica y utiliza deep learning para buscar las diferentes variedades de moléculas para desarrollar fármacos según la enfermedad.
Deep Instinct - Esta empresa usa deep learning para analizar nuevos tipos de ataques que puedan hacer hackers con dispositivos que se puedan conectar a internet.
Descartes Labs- Utilizan deep learning para encontrar anomalias en pronósticos de climáticos. Esto puede se de gran utilidad, ya que puede conocerse escacez de oferta de algún commoditie que tenga que ver con agricultura, como soya, trigo, etc.
Encontré este video del cantal DotCSV donde explica que es IA el Machine Learning y Deep learning.
https://www.youtube.com/watch?v=KytW151dpqU
En lo personal me parecio bastante interesante y sobre todo esclarecedor en varias dudas que tenia al respecto.
Espero les sea de ayuda
RETO: 3 EMPRESAS QUE UTILICEN DEPP LEARNING.
APPLE: Reconocimiento de imágenes para la mejora de la seguridad en sus dispositivos.
YOUTUBE: Reconocimiento de patrones en los videos para evitar piratería y contenido no deseado en sus videos.
AMAZON: En su tienda inteligente, reconoce a los compradores que ingresan y luego hace inteligencia de negocios
Aumenta su base de conocimientos.
Para los amantes del fútbol ¿el VAR podría considerarse Deep Learning?
Deep Mind es LA EMPRESA que hace deep learning. Miren el documental Apha Go.
¿Qué es el Aprendizaje Profundo?
Subcategoría del ML, que crea diferentes niveles de abstracción que representa los datos
Les recomiendo checar el curso de Fundamentos Practicas de ML
Saludos
https://platzi.com/clases/1708-fundamentos-ml/23066-introduccion-al-aprendizaje-profundo/
No se si fui el unico pero en el ejemplo de los panes, lo primero que pense es que era un pedazo de Caca, osea que hay mas opciones para que la IA aprenda a identificar si es un pan, un perro enrroscado o pedazo de caca. jajaja
Lo veo importante el reconocimiento de imagen para doctores que deben detectar tumores en rayos -x y las anomalias pueden ser muy pequenas, dificiles de detectar a tiempo.
Aquí explica como funciona internamente Shazam:
https://www.youtube.com/watch?v=OE4gcdjFbmc&ab_channel=JaimeAltozano
Las 3 empresas en las que pensé fueron:
los asistentes de virtuales, facebook y los autos de tesla
En mi búsqueda me tope con la siguiente información.
La startup Horus está desarrollando un dispositivo portátil que utiliza inteligencia artificial y GPU para comprender el mundo y ayudar a las personas ciegas y con discapacidad visual a “ver”.
Con Horus, una persona ciega o con discapacidad visual podría leer la etiqueta de un producto o un libro, reconocer a un amigo en la calle y obtener ayuda para sortear los cruces de calles y los obstáculos. Los usuarios también pueden personalizar el dispositivo para que reconozca objetos específicos a sus necesidades.
El dispositivo se utiliza como un par de auriculares, utiliza visión por computadora acelerada por GPU, aprendizaje profundo y sensores para procesar, analizar y describir imágenes de dos cámaras.
El auricular transmite el sonido a través de los huesos en lugar del oído para que los usuarios puedan oír incluso en situaciones ruidosas. Eso también lo hace útil para personas con discapacidad auditiva.
sin duda una muy buena implementación, dejo el link del articulo citado:
Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning
En el Machine Learning es preciso guiar a la máquina en cada una de las fases del proceso para que aprenda, a través de la práctica, a identificar lo que queremos de manera automática. Por otro lado, en el Deep Learning la máquina aprende por sí sola con cada nuevo input de información que recibe. Si en alguna ocasión emplea un dato equivocado, aprende del error y usa otro dato para aproximarse al resultado correcto cada vez más rápido y de manera más fiable.
Piensa en 3 empresas que producen tecnología de deep learning y para qué crees que la están utilizando (1 con imágenes, 1 con video y 1 con sonido).
Empresas que utilizan el reconocimiento facial utilizan Deep Learning para procesar la imagen de la persona. Un ejemplo es Bancolombia; otro es Facebook.
Youtube hace uso de algoritmos de Deep Learning para reconocer infracciones de copyright en videos y audios.
La empresa que en mi opinión maneja más el Deep Learning definitivamente es Tesla y con las últimas actualizaciones de su inteligencia artificial su automoción se ha vuelto más precisa, aquí les dejo un video del canal Dotcsv donde explica a detalle como funciona este sistema Así Funciona Realmente el TESLA AUTOPILOT | La IA de Elon Musk
Imágenes (Google Images)
A través de esta herramienta, puedes buscar una imagen en google Images, y esta no solamente la reconocerá sino que también buscará imágenes relacionada a aquella solicitada a reconocer.
Video (Youtube)
Un ejemplo de esto, sería a través del sistema de detección de contenido gráficos para adultos, a través de esta herramienta, Youtube con su AI y deep learning puede filtrar todo contenido subido a youtube, y evaluar si este es acorde a los reglamentos de las plataforma.
Sonido (Google Assistant)
Este AI es mucho sofisticado que el algoritmo de Shazam, ya que este no solamente reconoce canciones a través de frecuencias, sino que reconoce líricas e inclusive tarareos, algo que la Inteligencia Artificial de Shazam no es capaz de lograr.
1.Spotify: Esta aplicación identifica las canciones escuchadas y los patrones generados por un usuario para transformala información y generar sugerencias de listas de reproducción
2.Tik Tok: Identifica los patrones de los videos vistos para que los próximos videos a reproducir tengan relación con los principales gustos del usuario
3. IPHONE: recolectan la información presentada por medio de una imagen o video y la transforma para saber si se debe dar acceso o no al celular.
Cuales empresas están utilizando el Deep Learning
Pinterest: identifica imágenes similares de acuerdo a la búsqueda que realice la persona
Compensar Salud: empresa promotora de salud que mediante una llamada y de acuerdo a lo que contestaba el usuario identificó el estado de salud de sus pacientes COVID
Google fotos: identifica personas en los videos que guarda el usuario y realiza videos compilados de dicha persona.
“1. Amazon con Alexa
2. Spotify
3. NASA”
Empresas que usan Deep learning: Apple, con Siri, asistente inteligente o su sistema de reocnocimiento facial.
Google - traducciones automaticas, recomendaciones de videos, reconocimiento de imagenes y geolocalización.
NASA Ames - La Nasa desarrollo por ejemplo DeepSat, una plataforma de deep learning par la clasificación y segmentación de imágenes por satélite.
Facebook: aplica deep learning en imagines y video s para comprobar ubicaciones y poder dar diferentes opciones de publicidad en el medio donde se esta movilizando cada vez mas especifico.
Google. aplica depp learning en sus plataformas búsqueda y ubicación para poder verificar los datos ofrecerte diferentes opciones de alternativas de alimentación y hobby, cada vez mas especifico según sus gustos. .
Waze: le da diferentes rutas de movilización para llegar a su destino, cada vez menos contratiempos.
Un ejemplo claro de DL es Google Photos. Cualquiera puede pensar que es solo una Galería de fotos, pero la cantidad de información que procesa para que identifique personas, animales, lugares, cosas. etc. Es increíble lo fácil que es usarla y lo complejo que es su proceso interno.
Encontré una imagen muy diciente que nos ayuda a complementar y esquematizar los conceptos sobre los que nos habla Silvia en esta muy interesante lección
Reto:
Piensa en 3 empresas que producen tecnología de deep learning y para qué crees que la están utilizando (1 con imágenes, 1 con video y 1 con sonido).
Mi solución:
Baker Hughes: usa tecnología deep learning para recudir tiempos y costos en la localización, extracción y transporte de petróleo.
Bechtel Corp: empresa de construcción que usa esta tecnología para optimizar los tiempos de construcción de infraestructura.
JPMorgan: usa la tecnología deep learning en su vertiente “text analytics” para obtener insights sobre el comportamiento de futuras inversiones en el mercado financiero.
Shazura
Apple y Emotient
Cylance
Google: Google tiene la increíble estrategia. Cada vez que estamos haciendo verificación de que no somos un robot estamos entrenando gratis sus maquinas de Deep learning.
Me parece que los algoritmos de las redes sociales ya cumplen con estos algoritmos. Así que ahí podríamos encontrar a Netflix, Tiktok y los motores de búsqueda.
Deezer: App Música
Pinterest: App- Red Social de Imágenes
Netflix: App Películas
Google foto: identifica a las personas por las fotos, y luego las va agrupando.
Spotify: recomienda música semanal mente de acuerdo a lo que escucha.
Netflix: recomienda series de acuerdo a tu preferencias
Google Keyboard
YouTube
Duolingo
Google fotos
facebook
Insta
En algunos lugares el sistema de apartado de citas o de atención la cliente se hace mediante un menú al cuál debes decir en voz alta durante la llamada el número de opcion que deseas(analisis de audio).
Google Photos hace reconocimiento facial de las personas que están en las fotos y con el te crea collages (analisis de imagen).
\
Grandes cadenas como Walmart y las aún más innovadoras Amazon Go usan analisis de video para hacer reconocimiento de personas y productos, para saber lo que se está llevando la gente (analisis de video)
Facebook
La publicidad en Facebook se realiza utilizando Redes Neuronales Profundas (Deep Neural Networks), la cual analiza la edad, sexo, ubicación, profesiones, me gusta en las páginas, intereses, etc. de los usuarios, luego estos son seleccionados para mostrarles una determinada publicidad en base a los datos obtenidos.
**Twitter **
Para identificar lo que sucede en una transmisión en vivo Twitter hace uso de Aprendizaje Profundo (Deep Learning), entrenando a una Red Neuronal para que reconozca las imágenes en los videos mediante etiquetas, por ejemplo el usuario coloca las etiquetas Gato, Animal, etc. en su video, entonces el algoritmo puede identificar que se trata de un Gato y usar esta información para identificar Perros en otros videos.
**Pinterest **
Utiliza Machine Learning haciendo uso de algoritmos de reconocimiento de imágenes para identificar los patrones en una imagen que se ha fijado, por ejemplo si una usuaria mujer fija la foto de un zapato marrón de cuero, podrá ver imágenes de zapatos marrones de cuero mediante el Reconocimiento de Imagen.
Instagram
Deezer
Youtube
Netflix: Recomendaciones de series similares apenas terminas una para que continues ligado en la plataforma.
Spotify: Te da una una playlist semanal de música nueva que te podría gusta basado en las canciones que has escuchado últimamente.
Facebook: Reconocimiento de tu cara incluso en imágenes donde no has sido etiquetado.
wymo
spotify
y todo lo que nos espía google y amazon!
Facebook puede leer un texto en un anuncio de FB Ads e identificar si está usando más del 20% de la imagen
Google Translate puede traducir imágenes si las imágenes tienen texto
Pinterest - en imagen
google fotos
SAT
youtube
google image
Amazon prime
Al final creo que no dijo que es deep learning, sólo las aplicaciones, deep learning hace referencia a las arquitecturas de redes neuronales compuestas por gran cantidad de capas de procesamiento.
Como dato Tesla ya lanzó la beta de su software full self driving para conducir con 0 intervenceión humana
Empresas que usan Deep Learnig:
YouTube: Utiliza el vídeo para saber que contenidos tienen que censurar, utiliza el sonido para ver si se están infringiendo los derechos de autor de alguna canción.
Alexa: Reconocimiento de voz y comandos
Pachama: IA a través de imagenes satélitales para identificar zonas de potencial reforestación
Bottomless: Medición de peso para solicitar café antes de que se termine el paquete actual
Nuevo reto:
Si no mal recuerdo Shazam hasta sincroniza y te pone la letra de la canción donde va.
Empresas con DL:
-Nvidia últimamente lo aplica mucho para el realismo en juegos y aparte tiene librerías para muchas otras aplicaciones
-Twitter
-Kiwibot: es un robot urbano de domicilios
Imágenes: Google Imágenes, ya que es capaz de reconocer una amplia variedad de elementos en una imagen
Video: Facebook, ya que puede identificar si se esta incumpliendo alguna norma de la comunidad
Sonido: Afinador de algún instrumento
spotify
kiwibot
netflix
pinterest
baidu
facebook
Twitter, Facebook, Apple.
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