En este episodio Simón y Diego conversan sobre Aprendizaje No Supervisado. Discuten algunas de las técnicas más utilizadas como clustering y algoritmos de recomendación.

Recomendaciones y recursos mencionados en el episodio:

- Comic "Tenemos que Hablar, IA. Un ensayo en cómic sobre la Inteligencia Artificial" - https://weneedtotalkai.files.wordpress.com/2020/06/wntt-espac3b1ol_cc.pdf

- Libro "Analítica Textual: Una Introducción a la Ciencia y Aplicaciones del Análisis de Información no Estructurada" - https://www.goodreads.com/en/book/show/54478182-anal-tica-textual

- Sitio web "Spurious Correlations" - https://tylervigen.com/spurious-correlations donde se pueden ver distintas correlaciones sin sentido.

- Paper de Geoff Hinton en Revista Science "Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks" - https://www.cs.toronto.edu/~hinton/science.pdf

Siguiendo con nuestro ciclo de entrevistas, en este episodio conversamos con el Dr. Ricardo Baeza-Yates, experto en Ciencias de Datos y autor del libro más citado en Recuperación de la Información "Modern Information Retrieval".

- Sitio web de Ricardo Baeza-Yates http://baeza.cl

- Artículo sobre Sesgos en Algoritmos: ttp://baeza.cl/bias/sesgos-algoritmos.html

- Artículo Bias on the web: https://cacm.acm.org/magazines/2018/6/228035-bias-on-the-web/fulltext

- Biblioteca de machine learning en lenguaje de programación Julia. MLJ https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl

En este episodio especial Simón y Diego conversan sobre ética en el uso de técnicas de inteligencia artificial. Dan ejemplos de cómo el mal uso de algorirmos de IA puede impactar la vida de las personas. Analizan las causas que producen sistemas poco éticos. Y discuten lo que se está haciendo en temas de ética en IA en el mundo empresarial y académico.

Recomendaciones:

- Repositorio de recomendaciones éticas - https://inventory.algorithmwatch.org

- Curso AI para todos - https://es.coursera.org/learn/ai-for-everyone-es

- Libro Armas de Destrucción Matemática - https://www.goodreads.com/book/show/38338491-armas-de-destrucci-n-matem-tica) de [Cathy O'Neil](https://twitter.com/mathbabedotorg

En este episodio especial Simón y Diego comentan películas sobre inteligencias artificiales y qué las hace interesantes.

Qué otra película recomendarías? Coméntanos en Twitter https://twitter.com/escuchAI

Revisa la lista completa de recomendaciones en nuestra lista en IMDB www.imdb.com/list/ls080224794

Revisa nuestro nuevo sitio web http://www.escuchai.com

Siguiendo con nuestro ciclo de entrevistas, en este episodio conversamos con el Dr. Ricardo Baeza-Yates, experto en Ciencias de Datos y autor del libro más citado en Recuperación de la Información "Modern Information Retrieval".

- Sitio web de Ricardo Baeza-Yates http://baeza.cl

- Artículo sobre Sesgos en Algoritmos: ttp://baeza.cl/bias/sesgos-algoritmos.html

- Artículo Bias on the web: https://cacm.acm.org/magazines/2018/6/228035-bias-on-the-web/fulltext

- Biblioteca de machine learning en lenguaje de programación Julia. MLJ https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl

En este episodio Simón y Diego conversan con Catalina Vallejos sobre Biomedical Data Science. Catalina es doctora en estadística de la Universidad de Warwick y lidera un grupo de investigación trabajando en la intersección de temas de estadística, biología y ciencias médicas. Descubre qué es Biomedical Data Science, quiénes trabajan en esto y cómo puede beneficiarnos la investigación aplicada a la cuidado de la salud.

Links

- Human Cell Atlashttps://www.humancellatlas.org

- Bioconductor https://www.bioconductor.org

- Cross-disciplanary Fellowship Training Resources https://www.ed.ac.uk/cross-disciplinary-fellowships/training-resources Tutoriales, libros, cursos y otros recursos educacionales.

- PyTorch https://pytorch.org

- Curso sobre Data Science y Healthcare https://www.coursera.org/learn/datascimed

- Deep Learning Tool-kit https://github.com/DLTK/DLTK Biblioteca open source para análisis de imágenes en medicina.

En este episodio Simón y Diego conversan con Catalina Vallejos sobre Biomedical Data Science. Catalina es doctora en estadística de la Universidad de Warwick y lidera un grupo de investigación trabajando en la intersección de temas de estadística, biología y ciencias médicas. Descubre qué es Biomedical Data Science, quiénes trabajan en esto y cómo puede beneficiarnos la investigación aplicada a la cuidado de la salud.

Links

- Human Cell Atlashttps://www.humancellatlas.org

- Bioconductor https://www.bioconductor.org

- Cross-disciplanary Fellowship Training Resources https://www.ed.ac.uk/cross-disciplinary-fellowships/training-resources Tutoriales, libros, cursos y otros recursos educacionales.

- PyTorch https://pytorch.org

- Curso sobre Data Science y Healthcare https://www.coursera.org/learn/datascimed

- Deep Learning Tool-kit https://github.com/DLTK/DLTK Biblioteca open source para análisis de imágenes en medicina.

En este episodio Simón y Diego conversan sobre Aprendizaje Supervisado mencionando los conceptos relevantes y los pasos necesarios para entrenar un modelos y todas las consideraciones a tener. Simón comenta sobre algunos ejemplos de uso nocivo de Inteligencia Artificial.

Links a recomendaciones:

Página web de escuchAI: https://escuchai.com

Blog/Mailing list de noticias de AI, import AI,https://jack-clark.net/

OpenML https://www.openml.org

En este episodio Simón y Diego conversan sobre Aprendizaje Supervisado mencionando los conceptos relevantes y los pasos necesarios para entrenar un modelos y todas las consideraciones a tener. Simón comenta sobre algunos ejemplos de uso nocivo de Inteligencia Artificial.

Links a recomendaciones:

Página web de escuchAI: https://escuchai.com

Blog/Mailing list de noticias de AI, import AI,https://jack-clark.net/

OpenML https://www.openml.org

En este episodio Diego y Simón nos hablan de la Inteligencia Artificial Explicable, qué es y por qué es importante. Además, Diego, nuestro experto en Data Science nos pone al día con los últimos acontecimientos en el mundo del Big Data.

Links a las recomendaciones:

Machine Bias https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

LIME https://github.com/marcotcr/lime

SHAP https://github.com/slundberg/shap

Aequitas http://aequitas.dssg.io

Archivo de publicaciones de FATML https://www.fatml.org/resources/relevant-scholarship