Fernando Villalba

La tienda posee sensores y cientos de cámaras infrarrojas que identifica el producto y al cliente. Al finalizar la compra el cliente recibirá una factura en la aplicación, podrá retirarse sin precisar de ayuda de cajero y sin utilizar cajas registradoras.pic.twitter.com/LGSdzpydvx

𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗚𝗼: Es una tienda física que se encuentra automatizada. Para acceder se necesita pasar un télefono/celular por unos sensores para que este escanee un código QR y te permita ingresar.pic.twitter.com/kElS4lG0U4

"𝐸𝑙 𝑎𝑝𝑟𝑒𝑛𝑑𝑖𝑧𝑎𝑗𝑒 𝑛𝑜 𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑣𝑖𝑠𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑠 𝑙𝑎 𝑙𝑙𝑎𝑣𝑒 𝑎 𝑙𝑎 𝑣𝑒𝑟𝑑𝑎𝑑𝑒𝑟𝑎 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑙𝑖𝑔𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐴𝑟𝑡𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙" - 𝗬𝗮𝗻𝗻 𝗟𝗲𝗖𝘂𝗻pic.twitter.com/4y7fTh5yBb

La ventaja de este aprendizaje es que 𝗻𝗼 es costoso, ya que en el aprendizaje supervisado: si se necesita un algoritmo que detecte si es perro o gato, se necesitarán 100.000 imágenes de perro o gato y un humano que vaya supervisando etiquetando si es perro o no.pic.twitter.com/ZXZxtj11DP

- Aprendizaje no Supervisado: es el paradigma que lograr producir conocimiento con solo datos de entrada, sin explicar el resultado que se desea obtener. Sin tener datos como respuesta no se sabe si el algoritmo está funcionando.pic.twitter.com/JtK5Ydlw48

𝗣𝗮𝗿𝗮𝗱𝗶𝗴𝗺𝗮𝘀 𝗱𝗲 𝗔𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗶𝘇𝗮𝗷𝗲 - Aprendizaje Supervisado: consiste en enseñarle a estos algoritmos cual es el resultado para un determinado valor. Entrenando con muchos datos será capaz de dar un resultado acertado incluso dando datos desconocidos.pic.twitter.com/0NQXFXy6nY

𝗙𝗮𝗰𝗲𝗯𝗼𝗼𝗸 insiste bastante en que indiques la ubicación de donde te tomaste las fotos, esto ayuda al entrenamiento de sus redes neuronales para que luego automáticamente agregue la ubicación de la foto que se desea subir.pic.twitter.com/oAEmWADECY

En caso de que como resultado muestre 𝘏𝘢𝘮𝘣𝘶𝘳𝘨𝘶𝘦𝘴𝘢, se aplica un castigo y la red cambia automáticamente el valor del peso hasta que en algún momento si mucho error diga que es una 𝘗𝘪𝘻𝘻𝘢.pic.twitter.com/kG02uXmg7G

Ejemplo: 500gr de queso * 𝟭𝟯 + 300gr de harina * 𝟵 - 10gr de aceituna * 𝟮 = 𝘗𝘪𝘻𝘻𝘢. Los números en negrita representa el peso (w) de la conexión, determina el nivel de importancia. Más círculos y columnas significa más precisión en el resultado.pic.twitter.com/kTc7Gv1XMM

Para preparar una pizza se describe una lista de ingredientes, cada ingrediente equivale a una neurona artificial de la capa de entrada. Cada flecha toma un valor y en la capa oculta se realiza una operación matemática.pic.twitter.com/gbH1zrx8Ro

Cada círculo representa una neurona artificial y las flechas determinan las conexiones. En la capa de entrada una neurona equivale a un dato, estos datos son procesados por operaciones matemáticas en la capa oculta y posteriormente se obtiene un resultado en la capa de salida.pic.twitter.com/Vfaa9L65a1

Una neurona se encuentra conectada con otras neuronas, éstas reciben varios estímulos eléctricos donde la neurona decide si se activa o no. Si se activa manda información a otras con las que se encuentra conectada y si no se activa no manda ningún tipo de información.pic.twitter.com/NsBsnFsf2u

𝗥𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘂𝗿𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 (ANN): Es la base de la inteligencia artificial. La Red Neuronal funciona exactamente como las neuronas del cerebro conceptualmente.pic.twitter.com/7CNGYOZoCO

Luego del análisis de miles de diagnóstico, el resultado es más preciso.pic.twitter.com/N2GbzYgkDb

Para lograr esto se necesitó 100.000 radiografías con su diagnóstico. Con estos datos se inicia una fase de aprendizaje, los datos de las imágenes de rayos x que determina un tumor, es analizado a través de la red neuronal, en esta fase inicial el diagnóstico aún no es exacto.pic.twitter.com/z316l3XwSn

𝗟𝗮 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 en términos no técnicos. Fue desarrollada una aplicación que permite tomar foto a una radiografía, en unos segundos muestra por pantalla el diagnóstico del paciente. En este caso se describe que podría tratarse de un tumor.pic.twitter.com/cahcCv4Sgs