#6 La relevancia de las emisiones de los coches de la UE con el cambio climático es cercana al 0%.
#2 ¿Has intentado firmar una fija a día de hoy? Muchos bancos las han eliminado directamente de su oferta.
#10 ¿ah si? ¿cuantísimas menos?
Pues esperad a que suban de verdad los tipos...
#10 Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que resuelve un problema. Punto.
A lo que te refieres con falsos positivos y negativos es a la precisión, más concretamente a la precisión en problemas de clasificación. Los del tipo ¿es una teta o no es una teta?
Si una persona puede clasificar correctamente una imagen, una máquina lo podrá hacer también y mucho más rápido. La precisión irá en función de la información que le falte o le sobre al algoritmo de clasificación.
#18 Hay mucha gente que no sabe identificar poniendo una cara, si esa persona es mayor o menor de edad. Así que si esas personas no saben identificar eso, dudo mucho que sepan hacer el código de un algoritmo que funcione bien. Que es lo que ocurre, evidentemente.
Por cierto ya sabía lo que era un algoritmo #15. Y si el algoritmo en el que te basas, para hacer el código, está mal hecho, el código estará mal hecho, y por tanto no resolverá nada.
Si yo os digo que para calentar un vaso de leche en el microondas, tenéis que:
1 - Abrir el microondas
2 - Meter el vaso de leche
3 - Girar la rueda a los gramos o porcentaje adecuado.
4 - Poner 20 minutos.
El paso cuatro falla (básicamente porque te vas a escaldar). Eso es un algoritmo mal diseñado, y por tanto todo lo que se haga a partir de él, fallará.
Saludos.
#_21 Así que si esas personas no saben identificar eso, dudo mucho que sepan hacer el código de un algoritmo que funcione bien.
Para este tipo de problemas se suele usar inteligencia artificial mediante aprendizaje automático, quien diseña el entreno no necesita ser capaz de identificar la edad por la imagen sino que puede añadir en el entrenamiento el dato real.
Con ese conjunto de entrenamiento el algoritmo puede llegar a identificar la edad mejor que un ser humano, mejor que quien ha diseñado el algoritmo de aprendizaje automático y quien ha preparado el conjunto de entrenamiento.
La IA ya ha demostrado ser mejor que los humanos al analizar tumores en radiografías, no es necesario que haya un humano que sepa mucho y le enseñe a la IA, se pueden usar técnicas como que sean radiografías de hace una década y se pueda saber ya si hubo o no tumores por otros métodos distintos al de mirar esa radiografía original, por ejemplo mirando una más reciente o haciendo la autopsia. Una vez el sistema de IA ha aprendido de esos datos es cuando tienes la ventaja que te puede dar un resultado mejor que el de un humano con radiografías actuales.
Nota: Este comentario es para responder a @ Nova6K0 que por lo visto me tiene en su lista negra de ignorados. Por alguna razón que se me escapa los@admin de
meneame han decidido que si alguien te pone en su lista negra ya no puedes citarle en respuesta a sus comentarios públicos, dificultando así el uso de herramientas de menéame como es el ver los comentarios en forma de hilo de discusión. Pongo también en copia a #18 a ver si ayuda en el anidado, disculpas por las molestias.
#4 Menudo lío mental llevas. De primeras repasa la definición de algoritmo, que estás mezclando churras con merinas.
#13 El Content ID da millones da falsos positivos, y lo siguen aplicando. De hecho hay un informe de Google, que ellos mismos aceptan esto. De todas formas el problema no es el porcentaje de falsos positivos, si no para que se ha creado ese algoritmo. Esto es porque aún no estamos en Minority Report. Es más la Comisión Europea, había creado el sistema INDECT, un mega-Gran Hermano, y lo paró porque aunque según un informe solo daría un porcentaje bajo de falsos positivos, y negativos, estamos hablando de poderle joder la vida a una persona, por un delito que no cometió.
Saludos.
#10 Algoritmo que nunca da falsos positivos : Binary search
```
def binary_search(arr, value, offset=0)
mid = (arr.length) / 2
if value < arr[mid] binary_search(arr[0...mid], value, offset) elsif value > arr[mid]
binary_search(arr[(mid + 1)..-1], value, offset + mid + 1)
else
return offset + mid
end
end
```
Hay otros cientos, por no decir miles...
Pero confiesa... no sabes slo que es un algoritmo, verdad ?
#15 #10 tienes estos también más sencillos, que son para encender una vela, entrar a una tienda, comprar zapatos, etc. => https://platzi.com/clases/2218-pensamiento-logico-2020/35658-traduce-diagramas-de-flujo-a-codigo-en-lenguajes-d/
#18 Hay mucha gente que no sabe identificar poniendo una cara, si esa persona es mayor o menor de edad. Así que si esas personas no saben identificar eso, dudo mucho que sepan hacer el código de un algoritmo que funcione bien. Que es lo que ocurre, evidentemente.
Por cierto ya sabía lo que era un algoritmo #15. Y si el algoritmo en el que te basas, para hacer el código, está mal hecho, el código estará mal hecho, y por tanto no resolverá nada.
Si yo os digo que para calentar un vaso de leche en el microondas, tenéis que:
1 - Abrir el microondas
2 - Meter el vaso de leche
3 - Girar la rueda a los gramos o porcentaje adecuado.
4 - Poner 20 minutos.
El paso cuatro falla (básicamente porque te vas a escaldar). Eso es un algoritmo mal diseñado, y por tanto todo lo que se haga a partir de él, fallará.
Saludos.
#10 Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que resuelve un problema. Punto.
A lo que te refieres con falsos positivos y negativos es a la precisión, más concretamente a la precisión en problemas de clasificación. Los del tipo ¿es una teta o no es una teta?
Si una persona puede clasificar correctamente una imagen, una máquina lo podrá hacer también y mucho más rápido. La precisión irá en función de la información que le falte o le sobre al algoritmo de clasificación.
#_21 Así que si esas personas no saben identificar eso, dudo mucho que sepan hacer el código de un algoritmo que funcione bien.
Para este tipo de problemas se suele usar inteligencia artificial mediante aprendizaje automático, quien diseña el entreno no necesita ser capaz de identificar la edad por la imagen sino que puede añadir en el entrenamiento el dato real.
Con ese conjunto de entrenamiento el algoritmo puede llegar a identificar la edad mejor que un ser humano, mejor que quien ha diseñado el algoritmo de aprendizaje automático y quien ha preparado el conjunto de entrenamiento.
La IA ya ha demostrado ser mejor que los humanos al analizar tumores en radiografías, no es necesario que haya un humano que sepa mucho y le enseñe a la IA, se pueden usar técnicas como que sean radiografías de hace una década y se pueda saber ya si hubo o no tumores por otros métodos distintos al de mirar esa radiografía original, por ejemplo mirando una más reciente o haciendo la autopsia. Una vez el sistema de IA ha aprendido de esos datos es cuando tienes la ventaja que te puede dar un resultado mejor que el de un humano con radiografías actuales.
Nota: Este comentario es para responder a @ Nova6K0 que por lo visto me tiene en su lista negra de ignorados. Por alguna razón que se me escapa los@admin demeneame han decidido que si alguien te pone en su lista negra ya no puedes citarle en respuesta a sus comentarios públicos, dificultando así el uso de herramientas de menéame como es el ver los comentarios en forma de hilo de discusión. Pongo también en copia a #18 a ver si ayuda en el anidado, disculpas por las molestias.
#2 ok estás seguro?
¿Pero ha sido ya el recuento?
Lo peor es creer que alguien que libremente ha decidido no ir a votar va a cambiar de idea por una viñeta 
Espero que si Rusia tiene que lanzar un pepino, termine en el culo de Biden. Y espero que si los ciudadanos Europeos abren alguna vez los ojos, le metan un palo por el culo a los títeres que tienen por líderes. Que poco ha tardado en hacer bueno a Trump. Vaya tela.
#112 son seres de luz literalmente