Author: pixelabs@dev

Pixelabs Biotecnología e IA

Biotecnología e IA: datos para un futuro mejor

La biotecnología es una amplia rama interdisciplinaria de las ciencias biológicas que consiste en toda aplicación tecnológica que utilice sistemas biológicos y organismos vivos o sus derivados para la creación o modificación de productos o procesos para usos específicos. Dichos organismos pueden o no estar modificados genéticamente, por lo que no hay que confundir Biotecnología con Ingeniería Genética. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define la biotecnología como la «aplicación de principios de la matemáticas en la ingeniería para tratamientos de materiales orgánicos e inorgánicos por sistemas biológicos para producir bienes y servicios». Sus bases son la biología, ingeniería, física, química, y biomedicina; y el campo de esta ciencia tiene gran repercusión en la farmacología, la medicina, la bromatología, el tratamiento de residuos sólidos, líquidos y gaseosos, la industria, la ganadería y la agricultura.   Trabajar en el ámbito de la biotecnología implica tener voluminosos conjuntos de datos...

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Pixelabs forma parte del proyecto TartaglIA

Estamos más que contentos de anunciar que formamos parte del consorcio liderado por GMV. El consorcio de constitución público y privada, se encargará de la creación de una red federarada basada en inteligencia artificial para acelerar la investigación clínica. El proyecto se enmarca dentro del programa Misiones de I+D en Inteligencia Artifcial y además está financiado por los fondos Next Generation EU. En esta colaboración publico-privada, se espera avanzar en la investigación clínica y tecnológica, y de otras herramientas de vanguardia como el Big Data. Adjuntamos nota de prensa con todo el detalle del programa.   Dentro de este proyecto de gran magnitud, Pixelabs lidera la creación de modelos predictivos para el cribado automático de la retinopatía diabética usando redes neuronales convolucionales. Estos modelos serán usados dentro de la propia red federada y se usarán datos distribuidos.     Imagen de presentación Pixelabs PT8.       El proyecto Tartaglia ha recibido financiación del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación...

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Text Mining (I): Introducción al análisis de textos con IA

¿Qué es la minería de textos? La minería de textos (también conocida como análisis de textos), es el proceso de transformación de textos no estructurados en datos estructurados para facilitar su análisis. La minería de textos utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PNL ó NLP), lo que permite a las máquinas “entender” el lenguaje humano y procesarlo automáticamente. Para las empresas, la gran cantidad de datos que se generan cada día representa tanto una oportunidad como un reto. Por un lado, los datos ayudan a las empresas a obtener una visión inteligente de las opiniones de la gente sobre un producto o servicio. Piensa en todas las ideas potenciales que podría obtener al analizar los correos electrónicos, las reseñas de productos, las publicaciones en las redes sociales, los comentarios de los clientes, los tickets de asistencia, etc. Por otro lado, está el dilema de cómo procesar todos estos datos. Y ahí es...

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Pixelabs Year Review

english (spanish version below)     This year we return to our tradition of closing the year, sharing a brief review of our milestones. We would like to wish all our customers and partners a Happy New Year, hoping that 2022 will be the year of a recovery that is slowly awakening throughout the economic and business environment.   This year, we've worked alongside our clients to consolidate our portfolio and solutions. We would like to thank all of them for their confidence in us. Our solutions make operational processes at all levels easy, fast and robust, helping our customers to focus on their core business. By using AI, all our clients can make better decisions while reducing costs. Next year will be marked by our innovation strategy. We are accelerating innovation as part of the core of Pixelabs. We're an innovative company and since the beginning of this year, we have focused on everything that matters,...

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Machine Learning (III) – Aprendizaje por Refuerzo

Machine Learning (III) Hoy finalizamos la serie de Machine Learning con este artículo sobre aprendizaje por Refuerzo. El aprendizaje por refuerzo es el área de la inteligencia artificial que está centrada en descubrir qué acciones se debe tomar para maximizar la señal de recompensa, en otras palabras se centra en cómo mapear situaciones a acciones que se centren en encontrar dicha recompensa. Al agente no se le dice que acciones tomar, si no al contrario él debe experimentar para encontrar qué acciones lo llevan a una mayor recompensa, los casos más desafiantes son los que no llevan a una recompensa inmediata si no en la siguientes situaciones. Diferencia con aprendizaje supervisado El aprendizaje supervisado está basado en un set de ejemplos que han sido etiquetados previamente, en otras palabras te muestra exactamente qué acción debes tomar para cada circunstancia, la que mayormente consiste en identificar o categorizar la situación; por lo cual el objetivo...

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Machine Learning (II) – Aprendizaje No Supervisado

Machine Learning (II)   Hoy vamos a continuar con los algoritmos más usados en Machine Learning, concretamente los algoritmos de Aprendizaje no Supervisado. Recordando un poco el anterior artículo, los algoritmos de Aprendizaje no Supervisados infieren patrones de un conjunto de datos sin referencia a resultados conocidos o etiquetados. A diferencia del Aprendizaje Supervisado, los métodos de Aprendizaje no Supervisado no se pueden aplicar directamente a un problema de regresión o clasificación porque no tiene idea de cuáles pueden ser los valores de los datos de salida, lo que hace imposible que entrene el algoritmo de la forma en que lo haría normalmente. En cambio, el aprendizaje sin supervisión puede utilizarse para descubrir la estructura subyacente de los datos.   Aprendizaje No Supervisado Los algoritmos de Aprendizaje no Supervisados te permiten realizar tareas con datos no etiquetados a diferencia del Aprendizaje Supervisado. Sin embargo, el aprendizaje sin supervisión puede ser más impredecible en comparación con otros...

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Machine Learning Pixelabs 1

Machine Learning (I) – Aprendizaje Supervisado

Machine Learning (I) Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cuales son estos algoritmos.   Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden dividir en tres grandes categorías: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje supervisado es útil en los casos en que una propiedad (etiqueta) está disponible para un determinado conjunto de datos (conjunto de formación), pero debe predecirse para otras instancias. El aprendizaje no supervisado es útil en los casos en que el desafío consiste en descubrir relaciones implícitas en un conjunto de datos...

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Pixelabs is attending GITEX Technology Week in Dubai.

Madrid 18 October 2021   Pixelabs is attending GITEX Technology Week in Dubai. Interested in what Pixelabs has to offer? Contact Carlos Sanguesa     This is a unique opportunity to strengthen our vision of the global market, as well as to come back from this interesting event with potential partners and clients. We are looking forward to a week full of events, conferences, and meetings at the highest level.     GITEX is one of the most important trade fairs in the UAE in the field of technology, electronics, and innovation. GITEX will bring together the most cutting-edge companies in cybersecurity, artificial intelligence, big data, or 5G among many other new technologies. You can check the official agenda and tracks of the event on its official website. Microsoft, Cisco, AWS, or BitDefender are among many other exhibitors worldwide and from more than 29 countries.  We will be among the best exhibitors discovering new opportunities and new ways to innovate.            ...

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¿Qué son las Redes Neuronales Convolucionales? (Parte 2)

Si recordáis, en la primera parte de las CNN os contaba que era el kernel y como hacíamos la convolución (¿Que son las Redes Neuronales Convolucionales? Parte 1). En este primer proceso se da un paso más tras la convolución del kernel y es la aplicación de una función de activación. En este caso se usa la función ReLu (Rectifier Linear Unit).   Pero… ¿Por qué se usa esta función con las CNN? pues es simple, cuando procesamos una imagen, cada capa de convolución debe capturar algún patrón en la imagen y pasarla a la siguiente capa de convolución. Los valores negativos no son importantes en el procesamiento de imágenes y se establecen en 0. Pero los valores positivos después de la convolución deben pasar a la siguiente capa. Es por eso que ReLu se está utilizando como una función de activación. Si utilizamos sigmoide o tanh, la información se pierde ya que...

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¿Qué son las Redes Neuronales Convolucionales? (Parte 1)

Gran parte de la revolución que se ha vivido en los últimos años en el campo del Deep Learning ha sido gracias a la visión por ordenador o visión artificial y en especial al desarrollo de unas redes neuronales que están especializadas en trabajar con imágenes, las CNN (Convolutional Neural Networks).   La importancia de estas redes viene de su capacidad para poder descifrar los patrones más complejos en datasets masivos de imágenes, asemejándose a la forma en la que lo hace el ojo humano.   En Pixelabs son una gran herramienta para todos nuestros proyectos de visión y os vamos a contar un poco como funcionan.   En esta primera parte solo llegaremos hasta la aplicación de los filtros.     Semejanzas con el cerebro humano En 1959, Hubel y Wiesel tuvieron un papel importante en la comprensión del funcionamiento de la corteza visual, particularmente las células responsables de la selectividad de orientación y detección de bordes en los...

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