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Redes Neuronales, como herramienta para la creación artística

Ago 16, 2017   //   by oa.usun   //   S.Expertos  //  Comentarios desactivados en Redes Neuronales, como herramienta para la creación artística

Un ordenador solitario está ocupado procesando imágenes y la máquina no sabe que son esas imágenes pero puede analizarlas hasta el último pixel, extraer sus valores y generar nuevas combinaciones que den forma a imágenes siniestros, a la vez que familiares o insólitos.

Desde 2015, el interés en la IA ha crecido con su utilización por parte de las grandes empresas tecnológicas, para mejorar sus productos y la extracción de la información útil a partir de una enorme cantidad de datos que se generan día a día por los usuarios en todo el mundo.

En julio de ese mismo año, Google lanzó su programa de visión artificial basado en redes neuronales artificiales, llamado DeepDream, sugiriendo la posibilidad de que un ordenador, es decir, una máquina, produzca alucinaciones lo que conecta directamente con el surrealismo.

redes

De The original uploader was Gengiskanhg de Wikipedia en español – Transferido desde es.wikipedia a Commons., CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=2175731

 

nubes

De Alexander Mordvintsev, Christopher Olah, Mike Tyka – http://googleresearch.blogspot.cl/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=45628014

 

En el post Inceptionism: profundizando en redes neuronales de Google Research Blog, se explica que esta técnica da un sentido cualitativo del nivel de abstracción que una determinada capa ha logrado en su comprensión de las imágenes. Esta técnica la llaman “Inceptionism” en referencia a la arquitectura neural de red utilizada.

La aplicación de estas técnicas también permiten transferir el estilo de un artista famoso a las imágenes fotográficas:

trimagen

/https://deepart.io#

 

En el año 2016 apareció en Internet esta noticia: Una inteligencia artificial pinta un nuevo cuadro de Rembrandt tras estudiar toda su obra.

rembrant

El próximo Rembrandt

 

Se trata de un proyecto conjunto entre ING, Microsoft, la Universidad Técnica de Delft y los museos Mauritshuis y Rembrandthuis. Donde han participado historiadores del arte, científicos e ingenieros que dedicaron 18 meses a enseñar a un ordenador a ser El Próximo Rembrandt. El resultado es que mediante la aplicación de inteligencia artificial y una impresora 3D han obtenido un cuadro original que imita a la perfección los trazos y el estilo del artista más importante de los Países Bajos.

Se han basado en 168.263 fragmentos pictóricos de las 346 pinturas del autor. Combinando un algoritmo de reconocimiento facial con un software de aprendizaje profundo, los desarrolladores consiguieron identificar y clasificar los patrones más comunes de la obra de Rembrandt, desde su composición hasta las proporciones de los rasgos faciales. La inteligencia artificial aprendió a pintar una nariz o una boca como lo haría Rembrandt. Según el análisis estadístico, el cuadro debía ser un retrato de un hombre caucásico, de entre 30 y 40 años, con vello facial, ropa oscura, cuello blanco, sombrero y la cara girada hacia la derecha.

Para conseguir la imitación perfecta, el equipo creó además un mapa de alturas para el cuadro basado en varios escáneres tridimensionales de la obra de Rembrandt. El Próximo Rembrandt se imprimió en 3D con más de 149 millones de píxeles y en varias capas para parecer una pintura al óleo.

Estas técnicas inspiraron al artista Grégory Chatonsky a crear la denominación “Imaginación Artificial” o ImA, donde transciende la mera imitación y que podría llegar a suplantar la habilidad artística de un ser humano, confirmando que las máquinas podrían en un futuro que cada vez se adivina más cercano reemplazar estos aspectos de un ser humano.

chatonsky

ImA de Grégory Chatonsky

 

Cada vez más se están utilizando todas estas técnicas, que el siglo XXI ofrece como herramientas a los artistas, para experimentar en su trabajo creativo y que se sustituirán a los viejos pinceles de los siglos anteriores, antes de que se cumpla el vaticinio de Grégory Chatonsky.

DataMining – El futuro inmediato del DatawareHouse

Jul 5, 2011   //   by wpuser   //   Minería de Datos  //  2 Comments

Estamos en un momento en el que las empresas cada vez demandan más control y conocimiento sobre toda la información que les compete, sobre todo aquella que está en formato no estructurado (actas, correos, documentación, webs, etc…), y que cada vez, debido a sus volúmenes, es más intratable.

Sin embargo, en los ambientes académicos y universitarios (así como en las administraciones anglosajonas, entornos económicos, militares y de seguridad), las herramientas que permiten tratar dicha información ha alcanzado una edad muy madura. Está ocurriendo algo similar que recuerda a la evolución del Business Intelligence en las empresas. No hace demasiados años, mientras en el mundo de la información en general se destinaban ingentes esfuerzos en obtener informes estáticos que cambiaban cada pocos días en función de las necesidades del cliente (¿quién no lo ha vivido?), se empezaba a hablar de cubos, dimensiones, medidas, DatawareHouse, cosas que sonaban más o menos a chino. Y aquellos que supieron estar atentos, (leáse Cognos), fueron los que se llevaron el gato al agua. Hoy en día, ¿qué empresa que presuma de tener un buen sistema de gestión prescinde de sus cubitos? Pues lo mismo está empezando a ocurrir con el DataMining y las búsquedas semánticas.

Y los primeros indicadores ya está ahí, Oracle publicita su producto OracleDataMining, para detectar relaciones entre sus datos y análisis de predicción, SAP ha comprado a BusinessObject Enterprise para liderar este movimiento, Microsoft incorpora Datamining en SQL Server, IBM ha comprado a SPSS Clementine para lo mismo, Google ha desarrollado sus propias herramientas para detectar quién sabe qué en la red, y no sigo contando. Es decir, que auguro que dentro de cinco años, aquel que no tenga algo de Datamining en su sistema, (que no deja de ser una explotación inteligente del DatawareHouse, pero automática), no será nadie en sistemas de gestión.

En Ibermática llevamos años trabajando con sistemas que analizan automáticamente grandes volúmenes de información, en base a algoritmos estadísticos y de Minería de Datos, (aprendizaje supervisado y no supervisado),  que de forma automática extraen las “reglas del negocio” inherentes en los datos, permitiéndonos integrar dichas reglas en sistemas expertos, que “a posteriori”, con nuevos datos de entrada, discriminan en tiempo real el conocimiento relevante de los mismos, permitiendo:

– Detectar anomalías en los datos de forma automática

– Segmentar la información en diferentes conjuntos de atributos, perfilando agentes de negocio de forma desasistida

– Descubrir relaciones no evidentes entre los datos, que expliquen el porqué de ciertos comportamientos no habituales

– Predecir lo que puede ocurrir, con un grado de fiabilidad, en función de los datos presentes y los históricos analizados por el sistema.

Estas herramientas se pueden aplicar a cualquier contexto empresarial, como en industria – mantenimientos predictivos, medicina ( los humanos en el fondo somos máquinas con un mantenimiento complejo), banca, seguros, marketing, etc…

Minería de Datos

Minería de Datos

La Inteligencia Artificial (IA) se está imponiendo en diversas disciplinas tecnológicas y forma parte del software, la minería de datos o los asistentes virtuales, sin que tenga una visibilidad clara para el usuario. De ahí reside la necesidad de conectar el mundo de la investigación y la universidad con el de la empresa, como postula Ibermática. Su relevancia en el mundo corporativo es crucial como elemento integrado en áreas como el marketing, la gestión de la información o la prospección de redes sociales.

El estado actual de la Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en el negocio fueron los ejes centrales del encuentro organizado por Computing, en colaboración con Ibermática, y en la que participaron expertos en la materia tanto del entorno empresarial como universitario y de I+D. La IA es una materia que se puede definir como una rama de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos que buscan emular el comportamiento humano a través de algoritmos capaces de obtener respuesta de datos de cualquier procedencia. Una ciencia por tanto que para el común de los mortales parece vivir en el plano de la ciencia ficción y alejada del mundo real, pero que sin embargo está más incorporada al entorno cotidiano de lo que puede parecer. Así lo constata Aitor Moreno de Leceta, responsable de Sistemas Inteligentes de Control y Gestión de Ibermática, “la IA se está imponiendo en casi todas las disciplinas informáticas. Las grandes empresas están integrando en sus paquetes minería de datos, reconocimiento de voz, asistentes virtuales, algoritmos genéticos para racionalizar procesos, reconocimiento de caracteres…”. Y es que aunque el usuario no lo ve, según Moreno, “utiliza buscadores, reconocimiento de matrículas, radares, agentes virtuales, semántica en redes virtuales, voz para acceso de minusvalías”, lo cual indica que se va imponiendo de forma silenciosa.

Desde Ibermática también se aprecia que existen muchas aplicaciones interesantes desarrolladas en centros y universidades pero que son difíciles de conectar con el tejido empresarial, “bien porque el mercado tiene las demandas pero no conoce estas soluciones, bien porque el ámbito universitario está más preocupado por publicar y tener sus índices de referencias, por lo que no se avanza más allá de la investigación básica y no llegan a la parte industrial”.