El aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia artificial en el campo de las ciencias de la computación, que con frecuencia utiliza técnicas estadísticas para que los equipos tengan la capacidad de "aprender" mediante datos, sin la necesidad de programarlos explícitamente.
¿Te gustaría integrar capacidades de machine learning directamente en tu plataforma IRIS desde tus datos SQL?
Este vídeo te muestra exactamente cómo hacerlo utilizando InterSystems IRIS e IntegratedML.
Aquellos interesados en explorar nuevos casos de uso de GenerativeAI.
Comparte ideas y razones al entrenar inteligencia artificial generativa para el reconocimiento de patrones.
Un desarrollador aspira a concebir una solución elegante para ciertos requerimientos.
Los patrones de coincidencia (como las expresiones regulares) pueden resolverse de muchas maneras. ¿Cuál es la mejor solución en código?
¿Puede una IA postular una solución elegante de coincidencia de patrones para un rango de ejemplos que van de simples a complejos?
Anteriormente, entrenamos nuestro modelo mediante Machine Learning. Sin embargo, los datos de muestra que utilizamos se generaron directamente a partir de instrucciones de insert.
Hoy aprenderemos a cargar estos datos directamente desde un archivo.
Como todos sabemos, InterSystems es una gran empresa.
Sus productos pueden ser tan útiles como complejos.
Sin embargo, a veces nuestro orgullo nos impide admitir que quizá no entendamos algunos conceptos o productos que InterSystems nos ofrece.
Hoy comenzamos una serie de artículos que explican, de forma sencilla y clara, cómo funcionan algunos de los complejos productos de InterSystems.
En este ensayo, aclararé qué es el Machine Learning y cómo aprovecharlo... porque esta vez, SABRÁS con certeza de qué estoy hablando.
Resumen
Con la ayuda de SQL, podéis crear, entrenar y gestionar modelos de aprendizaje automático directamente en la base de datos con la potente herramienta IntegratedML de InterSystems IRIS. Usando ejemplos de SQL que representan vuestros datos, en este artículo repasaremos la configuración de IntegratedML y su aplicación en situaciones prácticas.
Hola a todos,
Hace unos días vi a un youtuber hablando de cómo crear una red neuronal (en español)
En resumen, utiliza la red neuronal para aprender a convertir grados Celsius a grados Fahrenheit.
Grados Fahrenheit= (Grados Celsius × 9/5) +32
En este vídeo utiliza Python para crear la red neuronal, donde crea una tabla con los valores de grados Celsius y grados Fahrenheit.
Luego hace 1000 entrenamientos al modelo que ha creado, cuando consulta la predicción a un valor que no está en la tabla que ha utilizado para entrenar, le da un valor correcto (o bastante cercano).
Hola Comunidad,
En este artículo, os demostraré los siguientes pasos para crear vuestro propio chatbot utilizando spaCy (spaCy es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural, escrita en los lenguajes de programación Python y Cython):
Empecemos
Ya estamos en 2024, la version IRIS 2024.1 acaba de salir y todos estamos hablando de ello aquí. Ya tenemos muchos tutoriales sobre búsqueda vectorial y aplicaciones de chats de inteligencia artificial. Hoy quiero proponer algo diferente. Quiero presentar una idea y explorar todos sus límites, y a lo largo del texto plantearé algunas preguntas sobre la capacidad de las herramientas utilizadas, para que luego podamos comprender no solo los resultados de las nuevas funcionalidades, sino también cómo la máquina las procesa.
Ya estamos en 2024, la versión IRIS 2024.1 acaba de salir y todos estamos hablando de ello aquí. Ya tenemos muchos tutoriales sobre búsqueda vectorial y aplicaciones de chats de inteligencia artificial. Hoy quiero proponer algo diferente. Quiero presentar una idea y explorar todos sus límites, y a lo largo del texto plantearé algunas preguntas sobre la capacidad de las herramientas utilizadas, para que luego podamos comprender no solo los resultados de las nuevas funcionalidades, sino también cómo la máquina las procesa.
¡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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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.
Si estáis interesados en modelado predictivo, en este ejercicio podréis usar IntegratedML® para crear, entrenar y ejecutar un modelo predictivo para predecir readmisiones en un conjunto de datos de muestra de pacientes.
No necesitáis un conocimiento avanzado de machine learning. Así que animaos y esperamos que os resulte útil!
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.
¡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:
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Y estas son las predicciones para Primera División:
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Y ahora para Segunda División:
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Por lo que la Quiniela quedaría tal que así:
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Pues ale, ya tenéis lo necesario para haceros ricos. ¡Feliz viernes!
¡Hola Comunidad!
Os presentamos a los ganadores del hackathon que InterSystems realizó la semana pasada en Málaga.
Todos los equipos trabajaron duro durante todo el día, para tener listos sus increíbles proyectos. ¡Enhorabuena a todos!! 🎊👏🏻
Reto: Crear un modelo predictivo usando InterSystems IntegratedML
Ganadores:
¡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 Maslennikovpor su soporte!
Pronto anunciaremos los ganadores.
Stay tuned! 😉
¡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?
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!
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 Angladadarán 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...
¡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.
¡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 Angladadarán 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?
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:
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.
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.
La parte más complicada de crear ML/IA es procesar los datos, depurarlos y hacerlos fiables.
¡Ahí es donde podemos aprovechar el estándar FHIR!
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.
¡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
¡Hola desarrolladores!
Os invitamos a un nuevo webinar en español: "IntegratedML - Cómo crear modelos de Machine Learning en minutos", el jueves 30 de septiembre, a las 4:00 PM (CEST).
El webinar está dirigido a programadores que quieran empezar a crear modelos de Machine Learning (no hace falta ser un experto, con saber un mínimo de SQL es suficiente).
Durante el webinar, vamos a predecir si la NASA ha encontrado exoplanetas (planetas fuera del sistema solar).
¡Hola Comunidad!
El concurso de programación sobre Inteligencia Artificial ha terminado. ¡Muchas gracias a todos los que habéis participado!
Ya podemos anunciar los ganadores...
Un fuerte aplauso para estos desarrolladores y sus aplicaciones:
¡Hola Comunidad!
Hoy empieza la votación del concurso de programación sobre Inteligencia Artificial! Ya puedes votar la mejor solución de IA/ML utilizando InterSystems IRIS.
¿Cómo se vota?
Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3
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?