#11 Gracias por la cita, muy certero.
Para quien quiera leer el texto completo (muy interesante) es del libro "Réflexions sur la question juive", publicado en 1946.
No son sólo de GMail... La noticia no está bien redactada. Es un conjunto de filtraciones anteriores organizado, pero incluye filtraciones de Netflix, LinkedIn, Bitcoin, etc... ya conocidas (y algunas nuevas), con cuentas y dominios de todo tipo. Si leéis en los enlaces de la noticia a las fuentes originales, veréis este tema.
Yo pensaba olvidarme de Python 2.7 para los restos hasta que me metí en robótica con ROS, y ahí de momento el salto a ROS 2 (que si va con Python 3) aún le queda para tener todos los paquetes y estabilidad de ROS 1.
A ver si con suerte esto hace que los fabricantes porten más rápido a ROS 2.
Y cuántas startups españolas ahora mismo tienen "sistemas de IA" y "contactos con Amazon, Feisbuk y Gugel" por su genial producto, pero no buscan inversión "hasta que el producto esté maduro"...
Tres entrevistas en el último mes, tres casos de humanos trabajando encubiertos vendidos como IA a las grandes.
Y lo peor es que ni un puto sistema tipo Selenium o Robotium para intentar hacer al menos un mínimo.
Según mi punto de vista es que ya no hay desarrolladores de C. Los que hay ahora ni saben lo que es un analizador de código estático (cppcheck sin irte muy lejos) ni dinámico (valgrind, que tampoco hablamos de soluciones avanzadas). Se programa en C como se programa en JavaScript, y cuesta mucho enseñar a las nuevas generaciones el tema de lo que realmente se está haciendo con la memoria y el micro a bajo nivel.
Android TV es el gran olvidado. Se hacen muchas auditorías y pentestings de aplicaciones moviles pero si se centraran en apps de TV nos llevaríamos muchas más sorpresas.
Como dicen por ahí arriba, respuesta simplificada que trata únicamente un tipo de problema dentro del aprendizaje automático.
IA es un campo que incluye entre otras cosas aprendizaje automático, que a su vez incluye aprendizaje por representación y que a su vez incluye aprendizaje profundo.
Podéis echar un ojo a sistemas expertos, aprendizaje por refuerzo, sistemas cognitivos artificiales... Para ver qué no solo son clasificadores.
#33 Otro que también ha trabajado en sistemas críticos. Es curioso como cambia la perspectiva del desarrollador cuando estás programando a nivel Kernel y se detecta un fallo en el hardware... Que por supuesto hay que tapar con software.
#1 En aprendizaje profundo y también en sistemas de ensemble (como Random Forests). Ya existen varias aproximaciones para intentar "entender" sistemas de ensembles y arquitecturas de redes neuronales profundas, por ejemplo utilizando HMMs.
Es un tema de investigación que está ahora mismo en auge por la GDPR y su "derecho al entendimiento".
Podéis ver los últimos avances en las publicaciones del WHI (Workshop on Human Interpretability in Machine Learning) en sites.google.com/view/whi2018/home si os interesa.
Para quien quiera leer el texto completo (muy interesante) es del libro "Réflexions sur la question juive", publicado en 1946.