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¿Qué es la computación aproximada?

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La computación aproximada (Approximate Computing)  se basa en construir un hardware que no siempre responde al 100% de exactitud, pero que reduce su consumo de energía en varios órdenes de magnitud. Se trataría de un nuevo paradigma de diseño de computadores que podría ser la solución a la enorme cantidad de energía y CPU que consume un sistema de Inteligencia Artificial, ya que no siempre necesitados clasificar o predecir con 100% de exactitud. Pensad en los fotogramas de una imagen o en la percepción del sonido. Esto no es algo que vayas a tener disponible mañana en la tienda de la esquina, pero la cuestión es que para que la IA se pueda mezclar con el IoT tendremos que inventar algo ya que los computadores cuánticos (ya hablaremos otro día de ellos) no van a ser precisamente sencillos de producir en masa a corto-medio plazo. Tal vez en un futuro tengamos computadores con distintos tipos de arquitectura (clásica, red neuronal, aproximada, cuántica) cooperando e...
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Caso de uso de Machine Learning: detectar partidos amañados

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Otro ejemplo de uso de Machine Learning es la detección de amaños en las apuestas de eventos deportivos. En estos casos los propios deportistas propician esultados poco probables ; en el ejemplo del fútbol podrían ser un alto número de goles en el partido, un alto número de saques de esquina, una improbable remontada en los últimos minutos, etc. Los propios deportistas apuestan ellos mismos o a través de intermediarios en alguna plataforma online a sabiendas de lo que va a ocurrir en el partido . Entamos entonces tratando con casos de comportamiento inusual : importes repentinamente altos de apuestas en eventos poco probables. Es un caso idóneo para aplicar algún algoritmo de Machine Learning.   No sólo el fútbol se ve afectado, si no también muchos otros deportes Se podría pensar en poner a una persona a analizar los datos después de cada jornada estimando "a ojo" sobre una heurística subjetiva definida por algún analista pero los defraudadores se adap...
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Ejemplo práctico de Machine Learning: precio de vivienda

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Detengámonos en un ejemplo práctico de uso de Machine Learning: Tengo la información de varios años de los precios de venta de viviendas en todo el país junto con docenas de características de cada vivienda: localización , m2, nº de habitaciones, sueldo medio de la zona, etc. ¿Puedo calcular el precio óptimo de una vivienda para este año?  Este es un gran ejemplo de lo útil que puede resultar Machine Learning para aligerar ventas y mejorar ganancias . No queremos tener a la venta una vivienda a un precio superior al de mercado (no se venderá) ni tampoco queremos tener un precio inferior y reducir el margen de beneficio. Actualmente el precio se establece "a ojo" por el profesional inmobiliario "según a lo que se hayan vendido otras viviendas similares de la zona" .  El problema de la subjetividad es que se nos pueden pasar por alto la influencia que tienen ciertas características en el precio. Por ejemplo, una vivienda de dos dormitorios y 70 m2...
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