Machine Learning

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¡Hola desarrolladores!

El cuarto concurso de programación con InterSystems IRIS ya ha terminado. ¡Muchas gracias a todos los participantes!

¡Y ya podemos anunciar los ganadores! 

 

Un fuerte aplauso para estos desarrolladores y sus aplicaciones:

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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.

 

Última respuesta 7 July 2020
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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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¡Hola desarrolladores!

Hoy os traemos un vídeo sobre Machine Learning, para entender sus conceptos básicos y cómo aporta valor en aplicaciones de todo tipo de industrias. El vídeo está disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés.

¿Qué es Machine Learning?

 

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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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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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Hola a todos,

Para todos aquellos que no habéis podido asistir en persona a la academia de ML que hemos realizado en Barcelona quiero que sepáis que mañana la podréis ver en directo ya que vamos a emitir en Streaming la realización de la misma que haremos durante el evento de Madrid.

Aqui está todo el material para que la podais realizar desde casa:

https://github.com/es-comunidad-intersystems/IBSummit2020-AcademiaML
 

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¡Hola a tod@s!

Estamos encantados de invitaros a "ConferencIA", una jornada abierta sobre los datos y la Inteligencia Artificial, que se celebrará el jueves 20 de febrero en Madrid.

Junto a diferentes expertos, compartiremos casos de éxito y proyectos reales, en los que la IA ya es una realidad. 

Última respuesta 20 January 2020
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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 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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