Machine Learning Tarragona #191017

17/10/2019


machine-learning-tarragona-191017

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.


StreamSets lanza StreamSets Transformer


StreamSets Inc., proveedor de la plataforma DataOps para la integración de datos moderna, lanzó StreamSets® Transformer, una herramienta de interfaz de usuario fácil de usar, de arrastrar y soltar para crear aplicaciones nativas de Apache Spark. Diseñado para una amplia gama de usuarios, incluso aquellos sin habilidades especializadas, StreamSets Transformer permite la creación de tuberías para realizar ETL, procesamiento de flujo y operaciones de Machine Learning. Ahora, los ingenieros de datos, científicos, arquitectos y operadores obtienen una visibilidad profunda de la ejecución de Apache Spark mientras amplían el uso en toda la empresa.

Apache Spark cumple la promesa de procesamiento avanzado de datos y Machine Learning a escala. Pero hay inconvenientes. Desarrollar y operar aplicaciones en Apache Spark es complejo y requiere codificación manual. Por lo general, está restringido a desarrolladores y empresas con prácticas maduras de ingeniería de datos y Ciencia de Datos. Además, los usuarios a menudo tienen una visibilidad muy limitada de cómo se ejecutan sus trabajos de Apache Spark. StreamSets Transformer resuelve estos problemas. Su interfaz de usuario lógica y fácil de usar y sus ricas herramientas para diseñar transformaciones de datos eliminan la complejidad y la necesidad de habilidades especializadas. Las tuberías equipadas con StreamSets Transformer proporcionan una visibilidad incomparable en cada ejecución de Spark. Igualmente importante, los desarrolladores ahora tienen una herramienta única para construir canalizaciones por lotes y de transmisión.

http://bit.ly/2V1yjZQ

 

IA, Machine Learning están ayudando a los minoristas a detectar fallas en la experiencia del cliente


Los minoristas no siempre pueden confiar en los comentarios de los clientes para medir el éxito de sus plataformas de comercio electrónico. Pequeños problemas técnicos, que a menudo pasan desapercibidos para el propio negocio, pueden obstaculizar significativamente la experiencia del cliente.

Para combatir estas preocupaciones, las empresas están recurriendo a tecnologías emergentes que analizan las interacciones con los clientes e identifican puntos débiles.

Según un estudio realizado en mayo de 2019 por Isobar, el 45% de los CMO en todo el mundo planearon invertir en datos y análisis en el próximo año para fines de experiencia del cliente, mientras que el 40% de los encuestados dijo lo mismo sobre el software de marketing digital.

Más de una cuarta parte (29%) de los encuestados dijeron que usan Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a racionalizar las experiencias de los clientes, según Isobar. Un 46% adicional anticipa usar Inteligencia Artificial en el futuro.

Del mismo modo, el 36% de los encuestados dijo que actualmente está usando Machine Learning, con un 37% adicional que anticipa usarlo en el futuro.

Para comprender mejor cómo se aprovechan estas tecnologías, hablamos con Mario Ciabarra, fundador y CEO de la plataforma de inteligencia digital Quantum Metric.

¿Cuáles son algunos defectos comunes en la experiencia del cliente de comercio electrónico?
Los mayores defectos que pasan desapercibidos son los que afectan las tasas de conversión. Puede que solo tenga un impacto del 2% en su negocio, y su negocio generalmente fluctúa del 5% al ​​10% en un día determinado, por lo que estos microbugs en su sitio pueden ser difíciles de encontrar.

¿Cuáles son algunos ejemplos de microbugs?
Cuando las cookies son demasiado largas o hay demasiadas, vemos una caída en la conversión. Si inicia sesión y la cookie que representa su inicio de sesión se desaloja —algunos navegadores desalojan al azar una cookie cuando hay demasiadas para caber— ese usuario ya no se registraría o su carro sería borrado.

Esa es una sensación realmente frustrante, y esto estaba sucediendo con los principales minoristas de todo el mundo. Descubrimos que aproximadamente el 17% de nuestra base de clientes tenía el mismo problema y no tenía idea de por qué estaba sucediendo.

http://bit.ly/2UUivrR

 

Cuando se trata de tecnología, estos productores de arroz son excelentes en su campo


Frente a la amenaza de rendimientos reducidos por el cambio climático, importaciones baratas y otros desafíos, la Federación Colombiana de Cultivadores de Arroz, FedeArroz, se ha asociado con un consorcio de instituciones científicas como Rothamsted Research y empresas privadas para desarrollar una plataforma llamada Sistema de Información de Gestión de Producción Ecológica - EcoProMIS.

Una combinación de satélites, drones, dispositivos de mano, estaciones meteorológicas IOT, inspecciones de cultivos y entrevistas a agricultores, todos alimentan el sistema, donde los datos se analizan por Machine Learning, Inteligencia Artificial y modelado de cultivos.

Por ejemplo, los sensores de calor en los drones detectan plantas de arroz "enfermas", lo que proporciona a los agricultores datos exactos sobre qué partes del campo están infectadas.

Los beneficios son dobles: los agricultores pueden obtener datos casi en tiempo real sobre la salud y el rendimiento proyectado de sus cultivos, mientras que las compañías de seguros pueden evaluar mejor el riesgo, con la esperanza de aumentar la alarmantemente baja prevalencia del seguro agrícola en Colombia.

Roelof Kramer es CEO de Agricompas Limited, uno de los socios del consorcio que se unió para ganar £ 3.9 millones ($ 5 millones) en fondos iniciales del Programa de Asociación Internacional de la Agencia Espacial del Reino Unido.
http://bit.ly/2Icq33S

 
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

 

Artículos relacionados

0 comentarios