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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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¿Para qué sirve Machine Learning? [Parte 2 y última]

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En otro post dábamos un listado de casos de uso de Machine Learning, y es hora de explicar con más detalle algunos ejemplos. Imagina que tenemos trabajamos para una gran compañía como Amazon y tenemos y completo historial de compras de los usuarios de nuestro portal de venta, así como de las reclamaciones, devoluciones, navegación por el portal, etc Lo que queremos saber es la probabilidad de que un cliente compre un determinado  artículo, para saber qué  recomendarle. Sería muy sencillo mostrarle su historial de búsqueda o los accesorios para artículos que ya ha comprado.  Para eso no necesitamos Machine Learning. Pero nuestro objetivo es mucho más ambicioso: predecir qué  producto va a comprar. Por ejemplo si el cliente ha comprado artículos para sembrar césped probablemente tenga un jardín y necesitará otras herramientas relacionadas : cortadora de césped, podadora, etc y las querrá dentro del rango de precios en el que compra habitualmente....
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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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