Tecnologias futuras que revolucionaran las experiencias digitales final
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This is the session I delivered Oct 19th, 2016 at the Liferay Spain Symposium in Madrid. It focuses on how Machine Learning will probably be the technology that have the greatest impact in how we build digital experiences in the next few years. Note: The slides are mostly visual, so watching the video is better if you are interested in the topic. I'll link to it once it's ready.
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- 2. ¿Qué nuevas tecnologías tendrán un mayor impacto en cómo crearemos servicios digitales?
- 3. Blockchain Driverless cars Nanotechnology Genetic editing Microservices Containers Serverless IoT Machine Learning
- 4. Generará grandes oportunidades en nuestra relación con clientes, empleados, aliados, … 4
- 5. Inspirar Formentar nuevas ideas que aprovechen las oportunidades ve van a aparecer Compartir Lo que nosotros hemos aprendido
- 6. Plan de acción 01 02 Buscando analogías interesantes En qué se está aplicando Y cómo funciona ¿Qué es Machine Learning? 03Preparándonos para identificar las oportunidades Por qué ahora
- 7. ¿Qué es Machine Learning?
- 8. Permite a los ordenadores resolver problemas que hasta ahora sólo los humanos podían resolver
- 9. ¿Dónde está tomada esta foto? ¿Sale un pájaro en la foto?
- 10. ¿Cómo diferenciarías …. … una naranja … … de una manzana?
- 11. ¿Y si es en blanco y negro? .
- 12. Los sistemas expertos, basados en reglas, han sido los que mejores resultados han dado Excepto en problemas complejos
- 13. Identifica las manzanas y naranjas
- 14. Machine Learning está consiguiendo resultados espectaculares en problemas muy complejos
- 15. Las redes neuronales y en particular Deep Learning son las que están consiguiendo ________ más impactantes
- 16. Las redes neuronales y en particular Deep Learning son las que están consiguiendo resultados más impactantes
- 17. ¿Cómo funcionan las redes neuronales?
- 18. Red neuronal Función matemática
- 19. Cálculo del precio de una casa Zona Nº de habitaciones Metros Antigüedad Precio 300k 200k Un poco menos
- 20. Entrenamiento Zona Nº de habitaciones Metros Antigüedad Precio 150k 100k Un poco más
- 21. Repetir cientos de miles de veces con un conjunto de casas de prueba Horas, Días, Semanas, Meses
- 22. Aplicando el “modelo” resultante Zona Nº de habitaciones Metros Antigüedad Precio 348k
- 23. Deep Learning Más capas Capacidad de resolver problemas más complejos Más tiempo de entrenamiento y ejecución
- 24. El reto es definir el modelo de redes neuronales que dará mejores resultados tras el entrenamiento
- 25. Para problemas complejos se combinan múltiples redes neuronales de forma secuencial 25
- 26. El desarrollo con Machine Learning es mucho más parecido a entrenar a tu mascota que al desarrollo tradicional 26
- 27. Dos casos de aplicación en la práctica
- 29. Pasos para el reconocimiento facial Eliminar los efectos de la iluminación Identificación de las caras Identificar características únicas Comprar con las caras conocidas Girar la cara
- 30. Descripción automática de imágenes
- 31. 31 • PROJECTS / PORTFOLIO Procesar automáticamente una foto de un accidente Personalización de la atención en función del estado de ánimo al entrar en una tienda Buscar la prenda de ropa a partir de una foto
- 34. Generación automática de textos de Hemingway He went over to the gate of the café. It was like a country bed. “Do you know it’s been me.” “Damned us,” Bill said. “I was dangerous,” I said. “You were she did it and think I would a fine cape you,” I said. “I can’t look strange in the cab.” “You know I was this is though,” Brett said. “It’s a fights no matter?” “It makes to do it.” “You make it?” “Sit down,” I said. “I wish I wasn’t do a little with the man.” “You found it.” “I don’t know.” “You see, I’m sorry of chatches,” Bill said. “You think it’s a friend off back and make you really drunk.” https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-2-a26a10b68df3#.4lmkisdx8
- 35. ¿Por qué ahora?
- 36. Gran cantidad de datos disponibles Bases de datos públicas Y mucho más… Interacción con nuestros servicios Información corporativa Social Media Datos comprados
- 37. Gran aumento de la velocidad Un orden de magnitud más rápidos que las CPUs Uso de GPUs 0 10 20 30 40 50 100 90 80 70 60 Aceleran significativamente el tiempo de aprendizaje Nuevos descubrimientos matemáticos
- 38. Transfer Learning permite reutilizar el entrenamiento hecho por otros
- 39. Democratización de Machine Learning Los máximos expertos del mundo ofrecen cursos extraordinarios de forma gratuita o con muy bajo coste Cursos fácilmente accesiblesConstrucción de redes neuronales sin grandes conocimientos matemáticos Librerías Open Source Permiten ejecutar algoritmos sin una gran inversión en Infraestructura Plataformas
- 40. Conclusiones
- 41. Machine Learning representa una revolución por su capacidad de resolver problemas muy complejos 41
- 42. Se presentarán grandes oportunidades para construir servicios digitales innovadores
- 43. Sigue Machine Learning de cerca 43 No te dejes llevar por modas, conócelo bien para saber donde aprovechar su potencial