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Tras lo ocurrido con YouTube Kids, Google pondrá a más de 10.000 personas a revisar contenido

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Tras lo ocurrido con YouTube Kids, Google pondrá a más de 10.000 personas a revisar contenido

YouTube lleva varias semanas lidiando con la proliferación de vídeos inquietantes dirigidos a niños. Un contenido con el que admitía tener un problema. Las primeras medidas fueron el cierre de medio centenar de canales, la eliminación de miles de vídeos y la aplicación de cinco puntos para conseguir hacer de la plataforma un lugar más seguro para los niños. Lo que, en un principio, pretendía y pretende conseguir un espacio como YouTube Kids.

Dada la situación, la directora ejecutiva del servicio, Susan Wojcicki, ha querido dirigirse directamente a los usuarios a través de una publicación en el blog corporativo. En ella ha anunciado que durante el próximo año perseguirán el objetivo de logar que más de 10.000 moderadores humanos revisen las plataformas de Google, entre ellas YouTube, abordando el contenido que pueda violar sus políticas.

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El Deep Learning necesita 100.000 ejemplos para funcionar y ayuda de humanos

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El Deep Learning necesita 100.000 ejemplos para funcionar y ayuda de humanos

Los anhelos por crear inteligencias artificiales, por concebir sistemas con capacidades de discernimiento similares a las de la mente humana, son una constante desde mediados del pasado siglo. Y no es ciencia ficción, es una realidad cada vez más posible.

Sin embargo, tanto en el campo de las inteligencias artificiales como en el del aprendizaje automático y más concretamente en el del aprendizaje profundo, el conocido Deep Learning, se necesitan muchos conocimientos y ayuda humana. Gran cantidad de datos, en ocasiones organizados por humanos. Pero, ¿cuántos? Como mínimo 100.000.

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Las nueve grandes compras de empresas de inteligencia artificial

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Las nueve grandes compras de empresas de inteligencia artificial

Las novedades del evento Google I/O que la compañía de Mountain View presentó a todos los desarrolladores y lo presentado en la WWDC de Apple reafirmaron la tendencia que ya no se puede poner en duda: todas las compañías tecnológicas tienen ahora la inteligencia artificial en el punto de mira.

Y donde hay más ventaja es en Google, que llevan trabajando con algoritmos desde hace años. Las compañías que no lo haya hecho ahora se ven obligadas a adquirir empresas que sí hayan investigado acerca del tema, lo que ha provocado una serie de adquisiciones empresariales interesantes. Repasémoslas.

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¿Descontento con las sugerencias de Tinder? Ellos lo solucionaron haciéndose un algoritmo

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¿Descontento con las sugerencias de Tinder? Ellos lo solucionaron haciéndose un algoritmo

Imaginaos la siguiente situación. Habéis decidido darle una oportunidad a una aplicación de citas, pero después de más de una hora descartando pretendientes que no os convencen os empieza a frustrar que esta aplicación no os deje de hacer sugerencias que no casan con vuestros gustos. ¿Cuanto tardaríais en desistir y dejar de utilizarla?

Seguramente no seáis los únicos que hayan pasado por esto en aplicaciones como Tinder, pero en vez de desistir y dedicarse a otra cosa, Harm de Vries y Jason Yosinki decidieron solucionar el problema creando un algoritmo de deep learning que aprendiese de sus gustos y les mostrase sólo el tipo de mujeres que a ellos les gustaban.

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Cómo usa Google redes neuronales para ahorrar electricidad

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Cómo usa Google redes neuronales para ahorrar electricidad

Uno de los aspectos por los que más se preocupa Google es un que apenas vemos mucho: sus centros de datos. En 12 instalaciones repartidas por el mundo están los servidores que nos proporcionan Gmail, el buscador o YouTube y guardan nuestros datos. La compañía de Mountain View se ha preocupado mucho por la eficiencia de estos centros, con técnicas como la refrigeración por agua de mar o haciendo modelos de temperatura.

Sin embargo, donde Google destaca de verdad es en el software, en el mundo de los programas, no en el de las cosas físicas. Y precisamente usando software es como uno de sus ingenieros, Jim Gao, ha abierto la puerta a crear centros de datos mucho más eficientes.

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