Machine Learning

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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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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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 (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 CIBIR Alzheimer

AI and research for the early diagnosis of Alzheimer’s

We partnered with CIBIR to develop an artificial intelligence system based on machine learning capable of discovering patterns. This system will learn from thousands of eye images, classifying the presence or absence of ß-peptide amyloid. Alzheimer's disease is a neurodegenerative disease for which there is no treatment. It is a progressive disease that causes brain cells to gradually die, and the first symptoms are loss of memory or loss of abilities. The diagnosis of Alzheimer's usually is in the very advanced stages of the disease, which is why it is of the utmost importance to be able to make an early diagnosis of the disease, to be able to begin treatments as early as possible. We have partnered with the Biomedical Research Center of La Rioja (CIBIR) to develop an artificial intelligence system based on machine learning capable of discovering patterns that can help in the early diagnosis and stages of the disease. This system...

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Pixelabs Salud en Evolución

Natural Language Processing to understand people’s state of mind.

Throughout this week, we have been telling you on social media about the Pfizer Foundation's SaludEnEvolución initiative. Today, we give you the third video of the series presented by Luis Quevedo, in which we are featured.     Artificial intelligence offers many possibilities to innovate in fields like healthcare. One of the most advanced technologies is Natural Language Processing, which allows you to not only extract the number of words in a conversation but also to interpret the people's state of mind. Interested in this technology? Contact us. Let's talk!     You can also visit the Pfizer Foundation's Youtube channel or their website!     [embed]https://www.youtube.com/watch?v=cht4Q9jz0Xo[/embed]  ...

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Pixelabs Ready for Q4

Ready for Q4

This year has been atypical, and at Pixelabs we're thinking outside the box to face the present challenges, especially during the first few months of the pandemic. Since the beginning, we've been working remotely and collaboratively. Despite the uncertainty, we've made the effort required to adapt to the constant change of environment, investing in new technologies and services to work on the cloud and to find solutions, which have facilitated teamwork and collaboration with customers. Therefore, after an unusual summer, we're returning with our batteries charged to start what we hope will be a fantastic year-end full of projects. You can see our most recent case studies here. Contact us if you're interested in our technologies, services, and products....

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100% Digital Pixelabs

100% operational, 100% digital

A month ago, we wrote our post "An extra bit of energy and efficiency." It's been 9 weeks since we started working remotely due to the COVID-19 situation. Our team is still 100% operational, making us a 100% digital company.   As we were saying, we are very happy to continue working remotely each day. We stay on top of our projects and continue to work side by side with our clients. Also, we want to thank them for their energy and willingness to maintain fluid and functional communication both at national and international levels.   If you have any questions, please let us know! ...

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e-Dea Salud 2019 Pixelabs

e-Dea Salud 2019 Video Summary

Our proposal was the winner of the third edition of the e-Dea Salud 2019, organized by the Pfizer Foundation! Check out this summary: "On September 25, 2019, the Pfizer Foundation held the E-dea Health 2019 Challenge awards ceremony. The proposal of the Pixelabs startup was chosen as the winner of the third edition of the e-Dea Salud Challenge, organized by the Pfizer Foundation in collaboration with the Consorci Corporación Sanitaria Parc Taulí de Sabadell (Barcelona) and the Richi Foundation. The winning project is based on AI technologies that allow the analysis and evaluation of the opinions and expectations of the users of the Hospital, both patients and their companions". - https://www.fundacionpfizer.org/entrega-premios-e-dea-salud-2019   https://youtu.be/kM6iDJrAOtY  ...

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