Con la introducción de los tipos de datos vectoriales y la funcionalidad de Vector Search en IRIS se nos abre todo un mundo de posibilidades para el desarrollo de aplicaciones y un ejemplo de estas aplicaciones es la que vi reciéntemente publicada un concurso público de la Consejería de Sanidad de Valencia en la que solicitaban una herramienta para ayudar en la codificación CIE-10 utilizando modelos de IA.

¿Cómo podríamos implementar una aplicación similar a la solicitada? Veamos que necesitaríamos:

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¡Hola desarrolladores!

¡Ya hemos lanzado el siguiente concurso para crear soluciones de código abierto utilizando InterSystems IRIS Data Platform!

¡Así que damos la bienvenida al cuarto concurso de programación con InterSystems!

El tema de este concurso es Inteligencia Artificial y Machine Learning.

El concurso estará activo durante tres semanas: del 29 de junio al 19 de julio de 2020.

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· 26 sep, 2021 Lectura de 8 min
¡Luchemos contra las máquinas!

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Calma, calma, no estoy promoviendo una guerra contra las máquinas como en las películas de ciencia ficción, para evitar la dominación mundial de Ultron o Skynet.
Todavía no, todavía no 🤔

Os invito a retar a las máquinas a través de la creación de un juego muy sencillo usando ObjectScript con Python embebido.

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· 19 jun, 2023 Lectura de 9 min
Integración Open AI con IRIS

Como todos ya conocéis, el mundo de la inteligencia artificial ya está aquí y todos quieren usarlo para su beneficio.

Hay muchas plataformas que ofertan servicios de inteligencia artificial de forma gratuita, por suscripción o privadas, pero la que mas “ruido” ha hecho en el mundo de la informática es Open AI, sobre todo por sus más famosos servicios: ChatGPT y DALL-E

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· 19 jul, 2023 Lectura de 3 min
LangChain puede escribir SQL por ti

Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.

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¡Hola Comunidad!

Como ya sabréis, nuestra IA de la Comunidad de Desarrolladores lleva en marcha más de un mes 🎉 Esperamos que os haya picado la curiosidad lo suficiente como para probarla 😁 Si aún no lo habéis hecho, ¡no dudéis en hacerlo! De todas formas, como aún está en fase beta, nos interesa mucho saber qué opináis sobre ella, y estamos deseando escuchar vuestras opiniones y experiencias.

Como valoramos vuestro tiempo y esfuerzo, regalaremos un bonito premio a un miembro al azar de la Comunidad que comparta sus opiniones. Para participar en este sorteo, tenéis que seguir las directrices:

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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· 19 ene, 2024 Lectura de 2 min
IA generativa para la creación de imágenes

Actualmente, muchos artistas digitales utilizan la tecnología de IA generativa como soporte para acelerar la entrega de sus trabajos. Hoy en día es posible generar una imagen correspondiente a partir de una frase de texto. Existen varias soluciones en el mercado para esto, incluidas algunas disponibles para ser utilizadas a través de API. Mira algunos en este enlace: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/ai-image-generators/.

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¡Hola Comunidad!

El plazo para participar en el Cuarto concurso para desarrolladores de InterSystems ya ha terminado y empieza la fase de votación.

Hemos recibido 5 aplicaciones, así que ya puedes elegir la mejor solución habilitada para IA y ML en InterSystems IRIS!

¿Cómo se vota?

Es muy fácil: tienes un voto, y tu voto irá en la Nominación de los Expertos o en la Nominación de la Comunidad.

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¡Hola Comunidad!

Hemos grabado el webinar que hicimos la semana pasada y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!

Eduardo Anglada ha trabajado diez años en la Agencia Espacial Europea y nos descubrió muchas cosas interesantes sobre el espacio profundo. Así que... si queréis descubrir de forma práctica cómo crear modelos de Machine Learning, ¡no os perdáis el vídeo!

IntegratedML - Cómo crear modelos de Machine Learning en minutos

https://www.youtube.com/embed/EYbim8S0GLM
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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo video en el Canal de YouTube de la Developer Community:

InterSystems IRIS con Spark, hasta el resultado final

https://www.youtube.com/embed/W53PSUkiuS0
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· 5 ene, 2022 Lectura de 1 min
Python Gateway. Parte II: Instalación

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems. Ejecuta el código de Python y mucho más desde InterSystems IRIS. Este proyecto te trae toda la potencia de Python directamente a tu entorno InterSystems IRIS:

  • Ejecuta cualquier código de Python
  • Transfiere datos de forma transparente desde InterSystems IRIS a Python
  • Crea procesos empresariales de interoperabilidad inteligentes, con el Adaptador de interoperabilidad de Python
  • Guarda, examina, modifica y restaura el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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La Inteligencia Artificial (IA) está recibiendo mucha atención últimamente porque puede cambiar muchos aspectos de nuestras vidas. Una mayor potencia informática y más datos han ayudado a la IA a hacer cosas asombrosas, como mejorar las pruebas médicas y fabricar coches que se conducen solos. La IA también puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y a trabajar de forma más eficiente, por lo que cada vez es más popular y se utiliza más. ¿Cómo se pueden integrar las llamadas a la API OpenAI en una aplicación de interoperabilidad IRIS existente?

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· 25 sep, 2019 Lectura de 4 min
Algoritmo de agrupamiento K-medias sobre datos en IRIS

¡Hola a tod@s!

K-Medias es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de agrupamiento. Este problema consiste en formar grupos de objetos con características similares. Por ejemplo, si tenemos una imagen de una pelota roja sobre césped verde, K-Medias separará los pixels de la imagen en dos grupos (clusters): un grupo con los pixels que forman la pelota, y otro grupo con los pixels del césped.

Repasaremos un artículo publicado por Niyaz Khafizov en el que implementaremos un ejemplo donde cargaremos un conjunto de datos en IRIS y ejecutaremos el algoritmo K-Medias utilizando Apache Zeppelin con el conector Spark. Utilizaremos InterSystems IRIS, Apache Zeppelin 0.8.0 y python.

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Ya está liberada la versión 2020.3 de InterSystems IRIS e IRIS for Health, con IntegratedML.

Esta es la primera versión de InterSystems IRIS que incluye IntegratedML, una nueva funcionalidad de la plataforma de datos que ofrece a analistas y desarrolladores el mejor "machine learning" del mercado, con una sencilla e intuitiva sintaxis SQL. Ahora, los desarrolladores pueden crear, probar e implementar potentes modelos desde IRIS, justo donde se encuentran sus datos.

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InterSystems Official
· 13 abr, 2022
Sales Engineer - InterSystems (Madrid)

Hola!! Hemos abierto una plaza de Sales Engineer en InterSystems para nuestra oficina de Madrid.

No se requieren conocimientos de nuestra tecnología aunque, por supuesto, tenerlos puede ser un gran plus. Lo más importante es que te apasione la tecnología, te guste compartir conocimiento, aprender de otros y enseñar,... y no te asusten los retos, para encontrar soluciones innovadoras junto con nuestros partners a las necesidades que se les plantean, en areas como rendimiento de BBDDs, interoperabilidad, desarrollo de aplicaciones críticas, IA,....

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Como habréis visto en las últimas publicaciones de la comunidad, InterSystems IRIS ha incluido desde la versión 2024.1 la posibilidad de incluir tipos de datos vectoriales en su base de datos y basado en este tipo de datos se ha implementado las búsquedas vectoriales. Pues bien, estas nuevas funcionalidades me han recordado el artículo que publiqué hace un tiempo que se basaba en reconocimiento facial mediante Embedded Python.

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¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo vídeo, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés, grabado por @Benjamin.DeBoe:

Escalabilidad sencilla con InterSystems IRIS

https://www.youtube.com/embed/JZTurWzFB1k
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¡Hola desarrolladores!

Nos gustaría invitaros a un nuevo concurso de programación, dedicado a crear soluciones de Inteligencia Artificial (IA)/Machine Learning (ML) que utilicen Cloud SQL para trabajar con los datos:

🏆 Concurso de Programación: InterSystems IRIS Cloud SQL con IntegratedML 🏆

Duración: del 3 al 23 de abril, 2023

Total en premios: $13,500

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¡Hola Comunidad!

¡Tenemos más noticias emocionantes! El nuevo concurso de programación en línea de InterSystems dedicado a la IA generativa, la búsqueda vectorial y el aprendizaje automático está activo.

🏆 InterSystems Vector Search, GenAI and ML Contest 🏆

Duración: 22 de abril - 19 de mayo, 2024

Fondo de premios: $14,000

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· 14 ene, 2020 Lectura de 5 min
Escalabilidad horizontal con InterSystems IRIS

Nuestra plataforma de datos InterSystems IRIS es una plataforma perfecta para todo lo que necesite realizar con sus datos, ya sean transacciones, análisis o ambos. Incluye muchas de las funciones de Caché y Ensemble que nuestros clientes ya conocen, y en este artículo descubriremos un poco más acerca de una de sus nuevas funcionalidades: SQL Sharding.

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¡Hola Comunidad!

Os traemos un nuevo vídeo que muestra cómo IntegratedML puede hacer uso de DataRobot - una plataforma de machine learning externa, líder en el desarrollo e implementación de modelos de IA — para hacer predicciones sobre un conjunto de datos:

Cómo usar IntegratedML con DataRobot

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