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· 2 feb, 2024 Lectura de 9 min
PrivateGPT explorando la documentación

Considerar el nuevo interés empresarial en la aplicación de IA generativa a información y datos privados locales comercialmente sensibles, sin exposición a nubes públicas. Al igual que una cerilla necesita la energía del golpe para encenderse, el nuevo desafío de "energía de activación" del líder tecnológico es revelar cómo la inversión en hardware GPU podría respaldar nuevas capacidades competitivas. La capacidad puede revelar los casos de uso que brindan nuevo valor y ahorro.

Afilar este hacha comienza con un protocolo funcional para ejecutar LLM en un portátil local.

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Como no podía ser de otra manera y fieles a nuestra cita de los viernes, procedemos a publicar las predicciones de la aplicación QuinielaML para la jornada 9ª de Primera División y 10ª de Segunda.

Os recuerdo que QuinielaML está desarrollada sobre InterSystems IRIS haciendo uso de sus capacidades de Machine Learning que proporciona mediante la funcionalidad IntegratedML así como de Embedded Python que permite la captura de datos para entrenar el modelo predictivo.

Aquí tenemos la jornada de este fin de semana:

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¡Volvemos al ataque con la Quiniela! 8ª jornada en Primera y Segunda División y con la QuinielaML deseando resarcirse de los 4 aciertos del pasado fin de semana. Aquí tenemos el boleto de esta jornada:

Y estas son las predicciones para Primera División:

Y ahora para Segunda División:

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¡Hola Comunidad!

Todos los equipos ya están concentrados en sus proyectos durante el hackathon de InterSystems en la Conferencia "J On The Beach" en Málaga. Ganará el equipo cuyo modelo predictivo sea el más innovador. Así que... ¡mucha suerte a todos!

¡Y muchas gracias a @Thomas Dyar, @Anastasia Dyubaylo y @Dmitry Maslennikov por su soporte!

Pronto anunciaremos los ganadores.

Stay tuned! 😉

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¡Hola desarrolladores!

Como ya os anunciamos hace unos días, InterSystems Iberia va a ser uno de los patrocinadores de la conferencia Internacional "J On The Beach" que tendrá lugar en Málaga los días 10-12 de mayo.

¡Y queremos invitaros a uno de vosotros al evento! (*)

El primer día de la Conferencia será el Hackathon de InterSystems. No deberíais perdéroslo, porque es una oportunidad de oro para aprender sobre IA y ML, hacer networking y conocer a otros desarrolladores. Además, es gratuito y hay unos premios chulísimos para los ganadores. Pero... no estábamos hablando del hackathon... ¿O sí?? Porque para conseguir la entrada gratis (valorada en 250€), tenéis que responder a la siguiente pregunta:

¿Cuál es el tema del Hackathon de InterSystems en J On The Beach?

 

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La Comunidad de Desarrolladores en español tiene un canal de YouTube propio, con 33 vídeos sobre la tecnología de InterSystems, organizados en 4 listas:

Y subimos vídeos con frecuencia...

¿Aún no te has suscrito al canal? No te lo pienses más y dale a "Suscribirme" aquí:

Canal de YouTube la Comunidad de Desarrolladores en español >>

¡Nos vemos!

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Hola desarrolladores:

Como ya os anunciamos hace unos días, InterSystems va a ser uno de los patrocinadores de la conferencia Internacional "J On The Beach" que tendrá lugar en Málaga los días 28-29 de abril.

El primer día de la Conferencia @David Reche y @Eduardo Anglada darán una ponencia titulada "Capitán Kirk, descubierto un exoplaneta en la ruta usando AutoML"

Y, además, InterSystems contará con un stand que, como siempre, tendrá sorpresas... 😁

¿Quieres saber qué han preparado?? Sigue leyendo...

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¡Hola desarrolladores!

Ya hemos realizado el sorteo entre todas las personas que propusieron un nombre al exoplaneta descubierto en la ruta.

Y el ganador ha sido @Daniel Mory. ¡Enhorabuena!! 🎉🎉

¡Muchas gracias a todos los que habéis participado!

Aquí podéis ver el vídeo del sorteo entre todos los participantes.


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¡Hola desarrolladores!

Estamos muy contentos de anunciaros que InterSystems Iberia va a ser uno de los patrocinadores de la conferencia Internacional "J On The Beach" que tendrá lugar en Málaga los días 28-29 de abril.

¡Y queremos invitaros a uno de vosotros al evento! (*)

El primer día de la Conferencia @David Reche y @Eduardo Anglada darán una ponencia titulada "Capitán Kirk, descubierto un exoplaneta en la ruta usando AutoML". Por ello, para conseguir la entrada gratis (valorada en 250€), tenéis que responder a la siguiente pregunta:

¿Qué nombre le pondrías al exoplaneta descubierto en la ruta?

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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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· 29 dic, 2021 Lectura de 2 min
Descripción de fhir-integratedml-example

Hablando con mi amigo @Renato Banzai, especialista en Machine Learning, me comentó uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día: implementar el Machine Learning (ML) o la Inteligencia Artificial (IA) en entornos reales.

InterSystems IRIS ofrece IntegratedML. IntegratedML es una excelente funcionalidad para formarse, probar e implementar modelos de ML/IA.

La parte más difícil al crear ML/IA es el tratamiento de los datos, su limpieza, hacerlos fiables.

¡Y ahí es donde podemos sacar ventaja del potente estándar FHIR!

La idea del proyecto muestra cómo podemos crear/entrenar/validar modelos de ML/IA con FHIR y utilizarlos con datos de diferentes fuentes.

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· 18 nov, 2021 Lectura de 2 min
Descripción de la aplicación fhir-integratedml-example

Hablando con mi amigo @Renato Banzai, especialista en Machine Learning, me expuso uno de los mayores retos a los que se enfrentan actualmente las empresas: la implementación del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) en entornos reales.

Intersystems IRIS ofrece IntegratedML. IntegratedML es una excelente herramienta para practicar, probar y realizar implementaciones de modelos de ML e IA.

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MODELO RESUMIDO

Siguiendo el ejemplo disponible en GitHub FHIR IntegratedML vamos usar el modelo resumido para entrenar el modelo de predicción de "No Asistirá" (NotShow).

Haremos un match entre los campos de la tabla PackageSample.NoShowMLRow y los campos de TrakCare. El punto de partida en TrakCare será la tabla SQLUser.RB_Appointment.

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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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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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