¡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

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Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

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Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático 

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que... para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter... aquí lo tenéis!!

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Hola a todos! Os comparto hoy un artículo sobre la utilización del procesamiento de lenguaje natural y su combinación con FHIR donde se muestra un chatbot que interactúa con FHIR desarrollado por Renato Banzai.

¿Qué significa PLN?

PLN significa Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP en inglés) y es un campo de la Inteligencia Artificial muy complejo que utiliza técnicas para, en pocas palabras, “entender de qué se está hablando”.

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¡Hola Comunidad!

Estamos encantados de invitaros a InterSystems AI+ML Summit 2021, un encuentro virtual sobre Inteligencia Artificial y Machine Learning, que tendrá lugar del 25 de enero al 4 de febrero.

Participa en dos semanas de ponencias, ofrecidas tanto por profesionales de reconocido prestigio como por técnicos de InterSystems. También habrá encuentros virtuales privados  (“Ask the Expert”). 

Las sesiones serán en alemán e inglés. Y el evento es gratuito.

Más información:

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¡Hola Comunidad!

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

Hemos recibido 4 aplicaciones, así que ya puedes elegir la mejor solución de analítica usando InterSystems IRIS!

¿Cómo se vota? 

Hemos desarrollado un nuevo sistema de votación tanto para la Nominación de Expertos como para la Nominación de la Comunidad:

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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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Artículo
Daniel Franco · Ago 19, 2020 Lectura de 2 min
Uso de modelos PMML en tus Business Processes

Ejecutar modelos predictivos de forma nativa en un "Business Process" ("Proceso Empresarial") de InterSystems IRIS siempre ha sido, por supuesto, el objetivo de nuestro soporte para PMML, pero de alguna forma nunca formó parte del paquete porque había algunas dependencias y elecciones que era necesario analizar y decidir. En cualquier caso, gracias a algunas presiones y al código ofrecido amablemente por  @Amir Samary (¡gracias de nuevo, Amir!), finalmente conseguimos empaquetarlo en un repositorio de GitHub para que lo disfruteis, lo valoreis y hagáis sugerencias.

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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 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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Artículo
Pierre-Yves Duq... · Jul 6, 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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¡Hola Comunidad!

Os traemos el tercer episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés. En esta ocasión, charlamos con Thomas Dyar, especialista en Machine Learning en InterSystems. Escucha la conversación y descubre todo lo que ofrece IntegratedML.

Puedes escuchar el podcast dándole a Play o entrando en la web de Data Points: datapoints.intersystems.com

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Ya están disponibles las versiones de prueba de InterSystems IRIS Advanced Analytics y de InterSystems IRIS for Health Advanced Analytics. El add-on Advanced Analytics para InterSystems IRIS introduce IntegratedML como una nueva funcionalidad.

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¡Muy buenas! Repasemos hoy un genial artículo de David E. Nelson sobre cómo montar un entorno de pruebas utilizando contenedores Docker para experimentar con IRIS, Spark y Zeppelin.

Gracias a la creciente disponibilidad de contenedores y el cada vez más útil Docker para Windows / MacOs, tengo mi propia selección de entornos preconfigurados para aprendizaje automático y data science. Por ejemplo, Jupyter Docker Stacks y Zeppelin en Docker Hub. Gracias también a la edición IRIS Community en un contenedor, tenemos un práctico acceso a una plataforma de datos que admite tanto el aprendizaje automático y análisis junto con otras muchas funciones. Al usar contenedores, no necesito preocuparme por actualizaciones automáticas que puedan arruinar mi área de pruebas. Si mi oficina se inundara y el portátil quedara inservible, podría recrear fácilmente el área de pruebas con un único archivo de texto, que por supuesto subí a un sistema de control de versiones ;-)

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Artículo
Pierre-Yves Duq... · Mayo 7, 2020 Lectura de 6 min
Python Gateway. Parte I: Introducción

 

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems IRIS. Python Gateway permite acceder a toda la potencia de las librerías Python y las herramientas de Aprendizaje máquina (IAML) desde InterSystems IRIS y:

  • Ejecutar cualquier código Python
  • Transferir datos de forma transparente desde IRIS a Python
  • Construir procesos de interoperabilidad inteligente con el Adaptador de Python
  • Guardar, revisar, modificar y restaurar el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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¡Hola Comunidad!

Os traemos el vídeo de la "Academia de Machine Learning", que InterSystems Iberia ofreció durante el evento ConferencIA que realizó en febrero en Madrid. La Academia fue impartida en español por Pierre-Yves Duquesnoy, Senior Sales Engineer de InterSystems.

El vídeo ya está disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español:

Academia de Machine Learning para desarrolladores

 

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