Machine Learning Tarragona es el resumen principal de noticias de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) para el área de Tarragona, España.

Los principales desarrollos en este campo, ya sean nuevas tecnologías, compañías o productos, procesados y simplificados para que lo puedas tener de forma fácil, simple y gratis!

Los ejemplos y tutoriales de Machine Learning permiten que los nuevos contenidos, muchas veces de gran complejidad, sean accesibles para una audiencia más amplia. A su vez, las técnicas y algoritmos de Machine Learning, ofrecen los últimos avances en investigación de forma más interesante y simple de comprender. Se incluye, también, ejemplos y técnicas de Python, ya que es uno de los lenguajes más utilizados en este campo.

Este contenido se complementa con información específica para el área de Tarragona, España.

Métodos de Machine Learning en medicina de precisión para identificar enfermedades epigenéticas

Machine Learning es el estudio de algoritmos y modelos estadísticos que utilizan los sistemas informáticos para mejorar progresivamente su rendimiento en una tarea específica. Es claramente visible que Machine Learning es esencial en esta era en la que vivimos, cuando hay una gran cantidad de datos epigenéticos presentes provenientes de diferentes fuentes, como experimentos y clínicas u hospitales.

Machine Learning puede ayudar en la detección de características epigenéticas en un genoma dado. También ayuda a encontrar similitudes y relaciones entre fenotipos y modificaciones en histonas y genes. También ayuda a acelerar la identificación de compuestos de plomo que son marcadores objetivos de enfermedades epigenéticas.

Junto con estos usos, hay muchos otros aspectos relacionados con el estudio de la epigenética, que en consecuencia nos acercan más a la realización de nuestras esperanzas actuales en la medicina de precisión. Por lo tanto, ahora son posibles muchos nuevos estudios en medicina de precisión dirigidos a biomarcadores de enfermedades epigenéticas debido al hecho de que los algoritmos de Machine Learning han acelerado los procesos utilizados para el análisis de datos. Por lo tanto, para aprovechar al máximo los algoritmos de Machine Learning, uno debe familiarizarse con las ventajas y desventajas de ellos, ya que es una forma de aprovecharlos al máximo.

https://bit.ly/2BIOVw1

 

Tres formas de utilizar Inteligencia Artificial y Machine Learning para crear clientes para toda la vida

Hace solo unos años, las empresas de tecnología de empresa a empresa (B2B) vendían una solución a un cliente, esperaban de tres a cinco años y luego volvían a acercarse a ese mismo cliente para ofrecer una renovación o un producto completamente nuevo. Pero en estos días, la compra inicial no se traduce necesariamente en un flujo continuo de ventas, y no mantiene la promesa de retención de clientes como lo hizo una vez. Eso es porque los clientes de hoy tienen expectativas mucho más altas para mantenerse leales. Lograr que amen a su marca y a sus productos requiere una mentalidad de primer cliente y un compromiso de toda la empresa para mejorar su experiencia.

Las empresas que se destacan en la experiencia del cliente utilizan Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning para producir experiencias inmersivas y auténticas en cada punto de contacto con el cliente. Estas experiencias son a veces tan sutiles que el cliente ni siquiera puede darse cuenta de que se está utilizando inteligencia artificial.

https://bit.ly/2Rh7z8e

 

Flash Networks lanza xtraAware potenciado por Machine Learning para evaluar la verdadera experiencia del suscriptor

Flash Networks, el proveedor de soluciones de optimización, seguridad y monetización de Internet móvil, anunció la disponibilidad de xtraAware, diseñado para proporcionar una evaluación en tiempo real del rendimiento de la red, los suscriptores, los dispositivos y las aplicaciones para permitir que los operadores resuelvan de forma proactiva los problemas de red y aplicaciones que puedan conducir a la degradación en el rendimiento de la red y la rotación de clientes. La evaluación más precisa de xtraAware de la experiencia del usuario también puede evitar la pérdida de ingresos debido a las sesiones interrumpidas, como la caída de video para los suscriptores prepagos.

XtraAware de Flash Networks proporciona una capa adicional de conocimiento para que las aplicaciones críticas para los suscriptores, como la visualización de videos y la carga de páginas para los sitios de comercio electrónico durante las temporadas de vacaciones de alta demanda, reciban el ancho de banda que necesitan para proporcionar un nivel aceptable de rendimiento desde la perspectiva de un usuario final. xtraAware utiliza algoritmos de Machine Learning para identificar el tráfico de aplicaciones que incluyen aplicaciones populares como YouTube, Facebook e Instagram, incluso cuando este tráfico está cifrado, y luego alerta a los operadores cuando una alta proporción de páginas tarda demasiado en cargarse o la visualización de videos es inestable, por lo que los recursos de red puede ser reasignados.

La medición del rendimiento de la red en función de la ubicación y la aplicación permite a las redes priorizar su expansión con un mayor nivel de precisión para garantizar una experiencia verdaderamente positiva para el cliente cuando los suscriptores navegan por la web y utilizan aplicaciones populares.

https://prn.to/2EOgYgT

 
Tu opinión es muy importante! Deja tu comentario con sugerencias o ideas de cómo mejorar este servicio.

Puedes seguir noticias y eventos en facebook: https://www.facebook.com/machinelearningtarragona

#machinelearning #deeplearning #tarragona