Importancia y usos de data science e inteligencia artificial

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Oportunidades laborales en Data Science e inteligencia artificial

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Glosario para entender el mundo de Data Science e inteligencia artificial

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¿Qué es Data Science?

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¿Qué es inteligencia artificial? ¿Cuál es su diferencia con Data Science?

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¿Qué es Big Data? ¿Cuál es su diferencia con Data Science?

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¿Qué NO es Data Science? ¿Por qué aprenderla?

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Áreas de aplicación de Data Science e inteligencia artificial

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Roles en la industria: cómo funcionan los equipos de datos e inteligencia artificial

Quiz: Importancia y usos de data science e inteligencia artificial

Data Analyst

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¿Qué hace una Data Analyst?

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Herramientas y tecnologías para Data Analysts

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La experiencia de un Data Analyst: entrevista a Demian Arenas

Quiz: Data Analyst

Data Scientist

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¿Qué hace una Data Scientist?

13

Herramientas y tecnologías para Data Scientists

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La experiencia de una Data Scientist: entrevista a Nazly Santos

Quiz: Data Scientist

Data Engineer

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¿Qué hace una Data Engineer?

16

Herramientas y tecnologías para Data Engineers

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La experiencia de un Data Engineer: entrevista a Alexis Araujo

Quiz: Data Engineer

Machine Learning Engineer

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¿Qué hace una Machine Learning Engineer?

19

Herramientas y tecnologías para Machine Learning Engineers

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La experiencia de un Machine Learning Engineer: entrevista a Gerson Perdomo

Quiz: Machine Learning Engineer

Ser profesional en el mundo de los datos e IA

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Soft skills para Data Science

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¡En sus marcas, listos, fuera!

¿Qué es inteligencia artificial? ¿Cuál es su diferencia con Data Science?

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Recursos

Inteligencia artificial (A.I. por sus siglas en inglés) se trata de enseñarles a las máquinas a emular o imitar la inteligencia naturalde los seres humanos.

Esto lo hacen por medio de algoritmos que modelan cómo aprendemos, tomamos decisiones e identificamos patrones. Algunos ejemplos son: identificar gatitos de perritos o jugar videojuegos.

Una de las grandes hazañas que ha podido lograr la inteligencia artificial fue ganarle a campeones mundiales en Go, Ajedrez y League of Legends por nombrar algunos. Por supuesto, no fue la misma máquina.

Además, una aclaración importante es que la inteligencia artificial está limitada de cierto modo, porque no puede tener consciencia de sí misma y por ende no puede tomar sus propias decisiones.

Dos robots jugando ajedrez, en una rampa, con vistas a lo que parece ser la luna.

Machine Learning

Es una rama de la inteligencia artificial, que tiene como objetivo hacer que las computadoras aprendan determinada habilidad.

Esto se hace por medio de pasarle muchos datos a un algoritmo, que posteriormente nos va a arrojar un modelo, el cual podrá resolver problemas por medio de predicciones que este haga o también implementarlo a un software para solucionar determinadas situaciones.

Datos de entrenamiento

Son los datos utilizados para entrenar un algoritmo y obtener un modelo que pueda hacer predicciones para resolver problemas e implementarse en un software para un mejor rendimiento en el negocio.

Datos de entrada

Son los datos que se le dan al modelo obtenido luego de ser entrenado, que son del mismo contexto que los de entrenamiento, pero con diferentes detalles. Para los cuales va a generar predicciones que serán evaluadas para garantizar la eficacia del modelo.

Utilidad del Machine Learning

Por ejemplo, si queremos saber cuándo tendremos una perdida masiva de clientes, podríamos hacer un modelo que haga dicha predicción. Además, saber cuándo y qué producto ofrecerles para no perder un cliente.

Por otra parte, si queremos saber si un paciente es propenso a una enfermedad específica en el futuro, podemos hacer un modelo que realice una predicción para detectar dicha enfermedad en las primeras etapas o prevenirla.

Proceso de integración de Machine Learning al producto

Hay equipos encargados de implementar modelos de Machine Learning al producto, como por ejemplo: el algoritmo de recomendaciones de Netflix o YouTube, quienes por medio de los datos que el usuario crea al interactuar con la plataforma, predice cuáles son los videos que más podrían interesarle.

Los pasos para la integración del Machine Learning al producto son:

  1. Ingesta de datos.
  2. Validación de los datos.
  3. Preparación de datos.
  4. Entrenamiento de modelo.
  5. Evaluación de modelo.
  6. Validación de modelo.
  7. Despliegue de modelo.
  8. Interfaz de usuario.

Diferencias entre Data Science e inteligencia artificial

Data Science es el proceso para analizar datos y generar predicciones valiosas para la toma de decisiones y creación de productos.

La inteligencia artificial se refiere a los algoritmos que sirven para predecir eventos en el futuro, imitando la inteligencia humana.

Relación entre Data Science e inteligencia artificial

En Data Science se utiliza como herramienta la inteligencia artificial para predecir el futuro, por medio de modelos evaluados que hacen pronósticos emulando cierta habilidad del ser humano, al analizar grandes cantidades de datos.

Conclusión

Finalmente, podemos decir que la inteligencia artificial se refiere a las máquinas emulando la cognición humana y su principal diferencia es que es una herramienta que es utilizada en el proceso de Data Science para encontrar información valiosa.

Aportes 188

Preguntas 10

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Las recomendaciones de youTube me parecen mas acertadas que las de Netflix. Youtube me conoce mejor que mi familia XD.

Hay un canal qué me encanta Dot CSV, habla sobre inteligencía artificial y sube videos explicando diferentes proyectos. Tiene una lista de reprodución que enseña que es el Machine Learning de una munera muy cool

Two Minutes Papers es un canal que sube videos de diferentes proyectos en muy pocos minutos (Inglés)

Kurzegast es un canal que habla sobre todo un poco, inteligencia artificial, biologia, astronomia, politica entre otras muchas cosas, es fascinante como explican (lo pongo porque me encanta el canal y lo quería compartir. También está en español e inglés)

👾

Artificial Intelligence

  • ¿Qué es Inteligencia Artificial?
    • ¿Qué no es?
      • No es un ser humanoide
      • No es Terminator
      • No es Data Science
    • ¿Qué es?
      • Algoritmos para emular nuestra inteligencia natural.
        • Reconocer patrones en grandes cantidades de datos.

Usos de la inteligencia Artificial

Ejemplos.

  1. Clasificación de imágenes.

En la actualidad

Existen empresas que se dedican al desarrollo de IA.

  • Google
    • Desarrollaron AlphaGo → Jugar el juego de mesa Go
  • Facebook
  • IMB

Proceso de machine learning

  • Datos

    • Entrenamiento (Train)
    • Entrada (Test)

    No pueden ser los mismos. Causaría una precisión del 100%. No podría predecir nueva data.

  • Entrenamos el algoritmo

  • Obtenemos el modelo

  • Evaluamos el modelo

Proceso de integrar ML a un producto.

Datos → Validación de datos → Preparación de datos → Entrenamiento de modelo → Evaluación de modelo → Validación de modelo → Despliegue de modelo → Interfaz de usuario

Diferencias

Data Science Inteligencia Artificial
Proceso para analizar datos y generar predicciones para toma de decisiones y crear productos con datos Algoritmos para predecir eventos futuros que emulan cognición
En el proceso de data science utilizamos inteligencia artificial como una de sus herramientas.

IA

Aunque hay muchos proyectos que se soportan en Inteligencia Artificial me llamo la atención lo siguiente:

Diagnósticos de salud

La empresa estadounidense Path AI utiliza algoritmos de Machine Learning para apoyar análisis de patología en muestras de tejido para obtener resultados más precisos.

En su sitio web, Path Al explica que el apoyo no consiste solamente en mejorar la precisión del diagnóstico, también el tratamiento. Con los resultados de los análisis apoyados con AI, los médicos entenderán de una mejor manera cómo sus pacientes podrán recibir el mejor tratamiento posible.

Esto es apenas lo que hará la AI en tenas de soporte a la medicina y que podría a mejorar nuestra salud.

Hace un tiempo me llamaron desde la compañía de teléfono para hacerme un descuento (así, de la nada!), y me llamó la atención, no entendía el motivo de su "generosidad"
Hoy viendo el curso, imagino que la empresa procesó datos de los clientes que se dieron de baja en el pasado, y obtuvo los factores en común que estos tenían.
Al aplicarlos a la base de clientes activa, yo resultaba una “potencial baja” por compartir ciertos factores en común, y por esto se habrían adelantado a ofrecerme descuentos

Quizá resulte un aporte básico, pero a quienes recién nos iniciamos nos pueda servir para visualizar un caso sencillo en la práctica

Saludos!

Netflix no me conoce bien ni HBO; tampoco Youtube, creo que el más cercano ha sido Spotify, te amo Spotify 🥰

Tik Tok utiliza inteligencia artificial para mostrarme los videos. Supongo que se fija hasta cuanto tiempo miro cada uno.

Si quieren tener una perspectiva de hacia donde va el mundo con herramientas como la IA, recomiendo ampliamente que lean el libro de Home Deus del autor Yuval Noah Harari.

Por otra parte, una de las grandes empresas que creo que estará ganando mucho terreno en IA, es Google, es impresionante la manera en que esta usando los datos, y con ello surge la duda de como estará ligada la moral con este tipo de practicas.

Youtube saco una serie “Age of AI” muy buena (en la que Robert Downey Jr es el host). Y uno de las cosas que más recuerdo es el desarrollo de miembros biónicos capaces de emular de la manera más natural posible los movimientos humanos a través de sensores que captan las señales del sistema nervioso, y esas señales no son más que datos. Todo esto ha sido desarrollado a través de Machine Learning.

No hay mejor proceso de predicción que el de las mamás

Es interesante ver cómo Google Photos por medio del almacenamiento “gratuito” entrena su propia inteligencia artificial. (nosotros almacenamos MILLONES DE FOTOS y ellos las usan para entrenarla)
El reconocimiento actual es sorprendente al punto que puede predecir con cierta exactitud cómo te ves en X tiempo y qué rostros puede acoplar, qué tipo de escritura es de quién, el perro de cada persona, gato, etc.

El reconocimiento de caracteres opticos OCR es un sistema basado en un modelo de deep learning que se encarga de relacionar cada caracter impreso (imagen) con un equivalente ascii. De las aplicaciones más potenciales está la asignación de una dirección escrita en una carta a una base de datos digital para que un humano no tenga que leer y transcribir la información.
Credito de la imagen para AImultiple

Un proyecto que llamo mucho mi atención y hace uso de AI es GPT-3, Generative Pre-trained Transformer 3, conocida por sus siglas, es un modelo de lenguaje autorregresivo que emplea aprendizaje profundo para producir textos que simulan la redacción humana.

Otra área interesantes a explorar es la AI aplicado a la medicina
Detectar de manera precoz la retinopatía diabética
https://www.technologyreview.es/s/6523/una-ia-derrota-los-mejores-medicos-en-el-diagnostico-de-la-retinopatia-diabetica

Detectar el riesgo de padecer cáncer de mama hasta cinco años antes de que aparezca
https://www.xataka.com/inteligencia-artificial/predecir-cancer-mama-cinco-anos-antes-que-aparezca-posible-gracias-a-inteligencia-artificial

Detectar el alzhéimer en etapas tempranas con AI
https://www.elconfidencial.com/tecnologia/ciencia/2020-05-05/inteligencia-artificial-diagnostico-alzheimer-algoritmo_2579823/

Quien mejor nos conoce en casa es google a través de nuestros celulares. Permanentemente el celular nos sugiere cosas que nos gustan en base a las conversaciones que tenemos con nuestros celulares cerca. Es tanta su efectividad que incluso nos elige los fondos de pantalla de los teléfonos en base a nuestra última conversación. Experimentamos un par de días con eso y es impresionante.

Ahora que conozco los conceptos, he estado en contacto con muchos productos que los utilizan. El más curioso es un medidor que compré que indica mis días fértiles y no fértiles, un producto promocionado por darte esta información solo con medir diariamente tu temperatura por la mañana, al momento de despertar. Estaba consultando y se basa en un modelo de ML de temperaturas y estados fértiles de muchísimas mujeres, y su eficacia es del 92% en sus predicciones, incluso puede indicar cuando una mujer está en embarazo antes de practicarse cualquier prueba.

Un ejemplo de IA aplicada que me gusta mucho es el caso del Liverpool, un equipo de futbol de Inglaterra, que desde hace un tiempo llevan usando los datos que se recolectan en los partidos para calcular y predecir el rendimiento y valor de un jugador, y comúnmente cuando pueden fichar al jugador por un valor menor al valor que ellos estimaron, aprovechan la oportunidad.
Hay muchos mas ejemplos de equipos de futbol que hacen esto, pero el caso del Liverpool me parece notorio por el aumento de nivel que han tenido, llegando a ganar competiciones tan importantes como la Premier League o la Champions League, que sin los datos posiblemente no hubieran obtenido.
Para mas información, el video de la medio inglesa me parece muy interesante: CÓMO LA CIENCIA CREÓ EL INCREÍBLE LIVERPOOL DE KLOPP

Me llamó mucho la atención un dataset de radiografías pulmonares que vi en Kaggle. El reto consiste en crear un algoritmo de visión computacional que clasifique a los pulmones en sanos y enfermos. Me parece algo muy útil e interesante.
no sé si alguien lo escribió pero algo en donde veo la IA es en el buscador de Google a veces sabe lo que voy a buscar con solo poner 3 letras. Seguramente lo hace alimentado con mis búsquedas pasadas, las páginas que visito, los vídeos que veo. etc etc etc

Spotify

Marcas como Spotify recolectan de forma implícita datos de preferencias de sus clientes como:

  • Playlists

  • localización geográfica

  • dispositivos mas usados.

La lista de reproducción recomendada comprende pistas que el usuario podría no haber escuchado antes, pero las recomendaciones se generan en función del patrón del historial de búsqueda del usuario y la posible preferencia musical.

En este enlace se describen cinco proyectos desarrollados en la Universidad EAN (Escuela de Administración de Negocios). Particularmente me parece interesante el proyecto “Proavícola” en el que a través de sensores dispuestos en un galpón se recolectan datos de condiciones alimentarias y ambientales para predecir el peso de las gallinas en un tiempo determinado.

Skyborg, me parece super impresionante, me encanta la IA aplicada a la aeronáutica. (En simples palabras es una IA que simula a un piloto humano, permite que un avión vuele sin tripulación)

Hola Miguel, gracias por tus aportes, que bonita casualidad que seas mi profe de Inteligencia Artificial, te saluda Antonio Martínez de Colombia, fui compañero de intercambio en el ITVer en el 2015, vimos algunas materias juntos. Te felicito y gracias por transmitir tus conocimientos.

Hay una IA que me pareció interesante y es “GPT-3” creada por OpenAI , que básicamente está entrenada para que en base a una secuencia de texto esta aprenda a completarla de una forma impresionante. Intente probar un poco funcionaba y este fue mi resultado
![](

El texto que está en negritas fue el que yo le pase y lo de más lo genero la IA en base a lo que yo puse.
A mi parecer el texto está bien elaborado y con esto poco me deja sorprendido acerca de las grandes capacidades de está IA 😅

Por si quieren más información respecto a esto , Platzi con anterioridad ya ha hablado acerca de este tema
el video es el siguiente ----> https://www.youtube.com/watch?v=VJ2mIFLxVTk

otro video video más reciente que encontré y me gusto fue este --> https://www.youtube.com/watch?v=C1eOiOkD_8A
que algo muy importante que menciona es que GPT-3 ya está disponible para TODO EL MUNDO

Buscando en internet encontré que desde el 2020 existe una tecnología llamada NeRF que con el uso de Inteligencia Artificial puede llevar el mundo real al digital, demostrando que una red neuronal podía crear una renderización volumétrica realista en 3D de un conjunto de imágenes.

Empresas como Uber y PedidosYa utilizan IA y Data Science para HIPER segmentar el mercado de forma que puedan hacer productos que los sintamos “personalizados” o con una “matiz de personalización” que nos hace sentir que estamos consumiendo algo único y que esto es únicamente para nosotros.
Las empresas de tecnología saben capitalizar nuestras conduectas y por ende explotar mejor el mercado que las empresas tradicionales que muchas veces “no saben qué paso”

Empresas dedicadas al desarrollo de EHRs (Electronic Health Records) y EMRs (Electronic Medical Records) utilizan la inteligencia artificial para ayudar a pacientes y profesionales del área de la salud. Compañías como “Epic Systems” y “Cerner” que son los principales proveedores de EHR de estos sistemas en Estados Unidos, brindan soluciones de inteligencia artificial con sus productos.

Me gusta que con el uso de la inteligencia artificial sean capaces de mejorar la calidad de la atención que se le brinda a los pacientes y facilitar la ardua labor de los profesionales de la salud. Me parece fascinante la idea de pensar que la tecnología nos acerque a una atención más humana!

Existe un proyecto llamado Goodman que utiliza la inteligencia artificial para construir modelos que optimicen la producción industrial, esto con la finalidad de encontrar métodos para reducir en la mayor medida el desperfecto en los productos fabricados.

Mi industria favorita es la creativa, focalizada en el desarrollo de guiones de series web.
Me gustaría acuñar estos dos ejemplos:

  • Data Science: Podrá servirme para analizar cuáles son los resultados de ganancia, visualización e impacto de consumo de una serie temática en particular y con ello, generar nuevos guiones.

  • Inteligencia artificial: Podrá servirme para predecir que series/contenidos podría esperar la audicencia en los próximos dos años, de acuerdo a los movimientos de los sistemas de creencias, nuevas tendencias y sucesos globales.

El caso de Alpha Go mas a detalle. Está impresionante
https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y&ab_channel=DeepMind

Algunas aplicaciones de la inteligencia artificial (AI):

  • Creactividad artificial. Ejemplo: Open AI Música creada a partir de un algoritmo.
  • Redes sociales. Ejemplo: Facebook con la verificación de rostros.
  • Chatbots. Ejemplo: Amazon Alexa.
  • Vehículos autónomos. Ejemplo: Tesla con la detección automáticas de objetos para una conducción autónoma.
  • Exploración espacial. Ejemplo: Identificación de distancias entre astros en el espacio.
  • Industria Gaming. Ejemplo: F.E.A.R. Manejo de oponentes al detalle de cada jugador.

AlphaFold programa de inteligencia artificial, desarrollado por DeepMind para realiza predicciones de la estructura de las proteínas, Biologia.

Wombo Art
App de IA que utiliza plabras clave para genrar imagenes apartir de ellas, pienso que utiliza una IA que busca imagenes con esas palbras y define una correlacion visual, me parece muy divertido. despues de un tiempo de practica mejore los inputs para tner imagenes mas figurativas y bellas

Creo que ArtBreeder es de los modelos de machine learning más fabulosos que hay, se basa en un sistema que toma de imágenes de rostros (entre tantos usos) que pueden ser de dibujos o fotografías y es capaz de recrear nuevos rostros usando pura IA para enlazar los distintos patrones que uses como modelo, muchos personas lo han usado para pasar personajes de Anime a una comparativa real teórica y los resultados son impresionantes en algunos casos, es verdaderamente difícil decir si alguno de esos rostros son reales o no cuando no sabes que vienen de allí.

TARGET, es un caso muy conocido de IA que utiliza el algoritmo de recomendación para recomendar productos a sus clientes, en el que en una ocasión recomendaba a una menor de edad comprar productos para embarazada ya que el modelo predijo que la chica menor de edad estaba embarazad incluso sin ella mismo saber de su estado. El algoritmo solo sabia eso por sus comportamientos en compras y patrones que tiene las mujeres embarazadas

Este proyecto es interesante es de Nvidia, crea modelos 3d a partir de fotos, por ejemplo tomas la foto de un carro, y rápidamente lo recrea en un modelo 3d en base a AI, el cuál puedes usar para animación, impresión 3d, arquitectura, etc.

Les dejo info si desean revisar acerca de esto: https://www.louisbouchard.ai/ganverse3d/

He tenido la oportunidad de usar GitHub Copilot, un modelo de IA creado por GitHub (Microsoft) y OpenAI, que se integra con Visual Studio Code para ayudarte a escribir código y es espectacular.
Ahora se viene AlphaCode de DeepMind y prometen que será mucho más potente que Copilot, que locura!

Modelo de analisis de datos.

estoy motivada, estuve aprendiendo bases de datos y sql, espero q data science y AI sea otro nivel de aprendizaje

Últimamente Amazon e Ebay me han hecho buenas recomendaciones de producto, así que los considero como buenos ejemplos de Inteligencia Artificial.

La IA de tik tok tiene un muy buen desarrollo, es muy acertado a la hora de presentar el contenido que los usuarios mas están viendo y se actualiza rápidamente con los diferentes cambios que este realiza.

Como aporte adjunto publicación de Facebook donde explican a un detalle técnico, su algoritmo de clasificación del año 2021 🥸:
https://engineering.fb.com/2021/01/26/ml-applications/news-feed-ranking/

Algo que tambien hay que aprendar a diferenciar son los conceptos de algoritmos y modelos de aprendizaje, personalmente me ayudo muchisimo esta ecuación:

Algoritmo + Datos = Modelo

Data Science vs Inteligencia Artificial

Una vez que conocemos su relación, vamos a centrarnos en cuáles son sus verdaderas diferencias.

La diferencia más importante es que la Data Science implica análisis, predicción y visualización previas al procesamiento. Mientras que, la IA es la implementación de un modelo predictivo para prever sucesos.

La Data Science es un término genérico para denominar las técnicas estadísticas, de diseño y los métodos de desarrollo. La IA tiene que ver con el diseño de algoritmos, el desarrollo, la eficiencia, las conversiones y la puesta en marcha de estos diseños y productos.

Python y R son las herramientas que se utilizan en Data Science, mientras que TensorFlow, Kaffee y scikit-learn son las más usadas en Inteligencia Artificial.
Data Science se ocupa principalmente de hacer uso del análisis de datos (pasados y presentes para predecir los futuros). La inteligencia artificial se ocupa del machine learning.

La Data Science se desarrolló para encontrar patrones y tendencias ocultos en los datos, su objetivo es extraer los más útiles, procesarlos, darles sentido y, en última instancia, ponerlos sobre la mesa para tomar decisiones importantes. Por otro lado, la IA se utiliza para manejar datos de forma autónoma, dejando de lado a las personas y que sea la máquina la que trabaje sola.

Mediante el uso de Data Science, se pueden construir modelos complejos para lograr técnicas estadísticas y conocimientos. Por otro lado, la Inteligencia Artificial está diseñada para construir modelos que emulan el conocimiento y la comprensión humana hasta cierto nivel, claro está. Las máquinas aún nos necesitan para ciertas cosas. El objetivo es crear autosuficiencia, para que la máquina no requiera ninguna intervención humana.

Un caso similar a AlphaGo de Google Deep Mind es AlphaStar (también de Google Deep Mind), pero se especializa en jugar StarCraft II, un juego de estrategia en tiempo real. Esto causó un poco de revuelo entre los jugadores, pero esto dio paso a que jugadores construyeran sus propios modelos de IA (bots) que jueguen StarCraft II de la forma más óptima replicando estrategias de jugadores profesionales como Protoss Cannon Rush, Speed Mining, Proxy Barracks, impedir expansión del otro jugador mediante enterrar una unidad frente a zonas con minerales y Vespene Gas (las fuentes de economía y energía del juego) y otras estrategias a modo de entrenamiento. Las pruebas fueron anunciadas por Blizzard (desarrolladores de StarCraft II) a manera de entrenar la IA; lo interesante era ver como reaccionaba y cómo aprendía la IA ante los jugadores (adapténdose las capacidades de la IA) según la posición del jugadores en el ranking y NUNCA diciéndole a los jugadores que estaban jugando contra AlphaStar.

Proyecto que usa inteligencia artificial:
https://www.ai-for-sdgs.academy/case/225
usa AI para contar la cantidad de peces en el lago y asi controlar y proteger el balance ecologico entre las especies.

Productos con IA que llaman mi atención: reconocimiento de voz de Siri (mejor que el de Google), recomendaciones de Netflix (mejor que las de Spotify)

El buscador de Youtube es más preciso que la de Spotify, ya que contiene una gran cantidad de datos de entrenamiento, comparado con la plataforma de Streaming de Audio.

Proceso de Ciencia de datos - Integrar ML al producto

Qué es Machine Learning

Encontre este articulo que habla sobre 4 áreas donde se esta utilizando la IA, se los recomiendo que le den una leída.

https://www.galileo.edu/trends-innovation/4-proyectos-exitosos-del-uso-de-inteligencia-artificial-en-la-actualidad/

Me gusto un punto que toco el sitio es que como la AI y Data Science se esta utilizando para el ramo medico que es lo que me llama la atención en este momento.

autopailot

DeepMind también tiene un proyecto llamado Alphafold que puede predecir la forma tridimensional de las proteínas, esto tiene una aplicación supe importante en la medicina ya que ayuda a crear medicamentos para enfermedades en las que algunas células dejan de producir encimas y demás proteínas vitales, y al saberlo por medio del código genético, la AI de Alphafold lo puede recrear para replicarlo.

Un caso de uso bueno es Platzi que a medida que ha pasado el tiempo a implementado el análisis de datos de sus alumnos para recomendarles, rutas, cursos, promociones en ciertas temporadas de cada país, etc.

Data Science = Proceso de aprendizaje
Inteligencia artificial = Aplicación del aprendizaje

Youtube, google, amazon

Algunos de los proyectos que más me emocionaron utilizándo IA. son:

  1. Video Juegos: juegos como GTA, Call of Duty utilizan inteligencia artificial en NPCs para emular la actividad humana.
  2. Carros inteligentes: grandes compañías relacionadas con Autos y otras como Google han hecho grandes inversiones en autos que se puedan conducir solos por medio de AI.
  3. Análisis del consumo: esta area es super interesante porque actualmente la cantidad de ineficacia en los negocios cuesta millones de dólares, cosas como el desperdicio o el reciclaje están relacionados con estudios de consumo con AI.

Me parece interesante el trabajo de inteligencia artificial que hay detras de las redes sociales, es interesante ver las recomendaciones de anuncios que casi nos aciertan en las cosas que estamos pensando en comprar

Es cierto que la inteligencia artificial ya hace parte de nuestra vida cotideana, hace poco escuche en una conferencia que las IA tenian rasgos de genero, al buscar en google algo relacionado con las mujeres agregaba cosas que resultarian machistas, actualmente tengo entendido que es algo en lo que se trabaja para evitar que esto ocurra, este tema se conoce como algoritmos con sesgo de genero, una noticia relacionada con esto la pueden leer aquí

TikTok me muestra videos de mi interés, creo que se basa en el tiempo que le dedico ver cierto temas y me muestra mas de ello en el día, si otro día busco videos de temas relacionados a crianza durante las siguientes búsquedas me muestra videos de este tema. Me encanta porque casi parece a google, encuentras especialistas en muchos temas con cuentas y contenidos interesantes. saludos

En los productos que encontre hay un producto para trabajar todo el cilide datos que utiliza un motor de inteligencia artificial que apoya a quien la utiliza en el proceso de encontrar información de valor a través de la generación de nuevas relaciones que no se tenian visualizadas inicialmente. este producto es el motor de conocimiento de qlik

personalmente agriivi me llama la atención como el uso de esta tecnología ayuda a los agricultores y determinar como es mas eficiente un cultivo, este es el dominio que quiero enfocarme

la predicciones de Amazon , salen cosas que no sabia que quería xd

Me gusta que spotify utiliza los gustos y preferencias de musica y recomienda canciones de mismo tipo al agregar o realizar alguna lista de reproduccion, usando IA.

La inteligencia artificial es un conjunto de algoritmos computacionales que buscan emular la cognición humana.

Reconoce patrones en grandes cantidades de datos.

Machine Learning: Rama de inteligencia artificial, hace que las computadoras aprendan por medio de datos a algoritmos y arroja un modelo de software.

Los Chatbots en las contestadoras de servicio al cliente me parecen geniales, sobre todo para los que somos introvertidos y no disfrutamos de conversaciones innecesarias.

Algunos proyectos y aplicaciones como:

Proyecto de Neuralink.
Polly: La aplicación para encuestas
Excel con Incorporacion de IA.
Power BI con Incorporacion de IA.
Chats Bots en las Empresas y Paginas Web.
Siri de Apple.
Alexa de Amazon, Amazon Go, Kiva Systems, Amazon Robotics.
Cortana de Microsoft.
OK Google.
Bixby de Samsung
DeepMind Technologies.
Asistente Personal de Facebook Llamado “M”
Shazam.
Akinator.
Google IA.
Google Home.
El Bots de Slack
Azure Machine Learning.
IBM Watson.
DL4J.
Swift AI.

Spotify, lleva un par de años, recomendandome musica, que me termina gustando.
No se si Indeed, como buscador de empleo, pero por lo general me da recomendación de vacantes.

Entre los productos que más destaco, el principal de ellos es los chatbots que poco a poco han integrando diferentes plataformas de visualización y ampliados sus alcances desde las páginas web hasta verlos en whatsapp / telegram y en mensajes de texto.

a mi encanta la inteligencia artificial de youtube que con solo buscar una palabra te puede encontrar un video una canción hasta mejor que shazam(app de buscar canciones) tipo escribir
" suavecito" y poder encontrar la canción de “despacito”

Quiza el identificar si es gato o perro no mejore para nada la vida del ser humano, pero cuando lo llevas por ejemplo a entrenar un modelo para leer resultados clinicos o radiografias es un gran avance porque entre el entrenamiento del Cirujano y de la IA pueden ser mas acertivos.

Las recomendaciones de mercado libre me parecen muy buenas pero muy lógicas a mi parecer, en cambio el buscar de google es demasiado bueno

Amazon, netflix, google, facebook, tesla…

Cuando quiero buscar algo en Google, apenas escribo una o dos palabras y ya el buscador completa la frase… como que si supiera lo que voy a buscar y eso que en muchísimas ocasiones son cosas nuevas que ni yo conocía… es decir cosas que no he buscado antes ni están en el historial de búsqueda

Mi cuenta de Amazon la comparto con varios miembros de mi familia y me imagino la cara de 🤔WHAT🤔 de la inteligencia artificial tratando de entender cómo pasé de comprar jabón y leche, a comprar juguetes para perro, a una mochila para laptop en un solo día 😂

DALL - E - 2
Desarrolllada por OpenAi, es una inteligencia artificial capas de generar imágenes realistas a partir de texto ingresado por el usuario. El resultado es muy impresionante.
Aca pueden ver el proyecto:

hace poco me inscribi en un curso. Me dieron acceso a un recurso para practicas. El cambio de contraseña me fue provisto por un bot. Interactue con el y obtuve el cambio de credenciales. Una aplicación de IA…

Intentar dar una definición exacta de lo que es la IA es una tarea complicada ya que depende de la propia definición de inteligencia que a día de hoy tiene múltiples interpretaciones. Tendríamos primero que definir qué es exactamente la inteligencia para después poder recrearla, el término "Inteligencia Artificial" se me hace meramente comercial.

Saludos. Han visto la película “Moonfall” mírenla y opinen.
Y sabrán como trabajar con IA.

El asistente Olly, a través de la inteligencia artificial enseña al asistente a ser parecido a su dueño y puede incluso leer las facciones de su dueño.

Garmin Connect para mi puede ser un claro ejemplo, ya que mediante la recolección de datos de entrenamiento en nuestros dispositivos (frecuencia cardiaca, ritmo de entrenamiento, zonas de entrenamiento y demás), ya sea en un reloj inteligente o ciclo computador, nos permite acceder a planes de entrenamiento específicos para cada usuario, así como demás recomendaciones, horas de sueño, nivel de ingesta de calorías necesarias luego de cada entrenamiento, niveles óptimos de descanso luego de cada entrenamiento así como la intensidad de estos mismos.

El algoritmo de netflix debe mejorar, muchas series aparecen como si fueran semejantes a los gustos.

Fandango, me parece un proyecto interesante y un buen ejemplo para entender lo que se acaba de explicar. Permite lograr reconocer las noticias Fake News.

Netflix, si me recomienda ciertos videos… algunos son a fines a mis intereses y otros no… Creo que la recomendacion se ve limitada por el numero de videos que la plataforma dispone. Seria interesante que en la medida que el algoritmo aprendiera, recomendara otros videos fuera de la plataforma… aunque ello ya afectaria el consumo de la misma

Mediktor permite identificar síntomas clasificar y derivar a la atencion en salud requerida

El sistema de recomendaciones de Mercado libre y de Instagram, en cuanto a productos, hace un tiempo me empezaron a gustar botas algo punks, busque varios precios pero los modelos como no me gustaron y cuando estaba en instagram me salió publicidad de las botas que quería, con lo modelos y colores

También para mercado libre, buscaba algo de joyería, como collares o anillos y en la publicidad me salieron los buscaba

Estaba muy contento

La IA que salió recientemente, Dale2, capaz de generar imágenes de la nada en base a un texto.

IA en la industria de la salud se está empezando a utilizar en aplicaciones de imagenología médica, donde se analizan imágenes médicas y se propone un diagnóstico a los médicos con base en comparar millones de imágenes con características similares.

Me interesa mucho las diversas aplicaciones de AI que utiliza Amazon. Un ejemplo es su servicio al cliente, el cual es basado en inteligencia artificial que ya sabe qué responder frente a los requerimientos de los clientes. De esa manera se convierte más rápido el servicio y se ahorra costos de personal!

Me gusta el mundo de las inversiones y el trading y en los últimos años he escuchado mucho sobre los bots que operan, un ejemplo es trading algorítmico que se puede hacer en binance con las criptomonedas

Encontre mi PASION Vamo Aga.

Chatbot
Fire Detection
Voice-Based Virtual Assistant
Translator Application
Resume Parser: Para crear software utilizando IA que pueda hojear una gran cantidad de currículums y ayudar a los usuarios a elegir el ideal.
Sales Predictor: Para crear software que pueda predecir las ventas de las empresas.

El algoritmo de Tiktok es muy bueno, y está relacionado con el éxito que ha tenido la app, creo que es mejor ejemplo que netflix ya que los datos que analiza son robustos a diferencia de tiktok dónde la informaciòn es màs puntual.

Stockfink usa IA para predecir el precio de las acciones analizando datos historicos.

Me parece muy interesante la aplicación de esta inteligencia artificial en casi todo internet. Desde recomendaciones en Facebook hasta Spotify. Incluso Netflix con su contenido. Todo es simplemente maravilloso!

▹Siri: Reconocimiento de voz, el programa se vincula de forma automática a toda tu información (mensajes, música, recordatorios, mail, notas,contactos, etc.) y utiliza tecnología de ML para aprender y hacerse más “inteligente”.
▹Gmail: Utiliza el ML para controlar el correo no deseado o spam en la bandeja de entrada, el sistema entiende y aprende de los ejemplos pasados para tomar futuras decisiones basandose en estos.
▹Tesla: Automóviles inteligentes y con capacidades predictivas.
▹Amazón: Las predicciones y sugerencias que realiza este sitio web han permitido que impulse sus ventas ya que más de un tercio se deben a las recomendaciones.
▹Google calendar: De este no encontré, pero pude notar que al cambiar las actividades de hora te hace un comentario en el que dice que está aprendiendo de mis preferencias de horarios.

Investigando un poco sobre redes neuronales, encontré un enfoque hace la medicina que me pareció muy positivo. Y es que era un red neuronal que se encargaba de predecir si una persona puede tener alguna enfermedad catastrófica, terminal, etc. De acuerdo a un análisis interno del programa, podía permitir conocer esta data.

El Machine Learning es el alma de la inteligencia artificial

Una aplicación que me fascinó, es que Google Ads utiliza IA para demostrar cuales son las páginas que más clicks reciben según su diseño responsivo, mostrando un determinado patrón (p.e: “Páginas con este diseño reciben un 15% más de clicks”) basándose en qué dispositivo usan los clientes, qué organización prefieren en la página, cuantos títulos tienen, cuántos enlaces, las descripciones, etc. y de esta manera hacer recomendaciones a sus clientes para poder mejorar la visualización de sus anuncios y sus páginas.

28 Examples of Artificial Intelligence Shaking Up Business as Usual

https://builtin.com/artificial-intelligence/examples-ai-in-industry