Píldoras de Metadatos 💊 Receta #27

Published in

MetaDatos

Sent as a

Newsletter

3 min readFeb 2, 2021

¡Hola human@! Esta es una nueva edición de mi newsletter semanal, con una pequeña recopilación de artículos interesantes, proyectos, cursos, tutoriales, código y herramientas; todo ello relacionado con Datos, Inteligencia Artificial y temas adyacentes. ¡Buen provecho!

📝 Publicaciones interesantes esta semana

The State of AI Ethics Report 📕 188p
El Informe sobre el estado de la ética en IA (edición de enero de 2021) recoge los progresos más relevantes desde octubre de 2020.
When are we going to start designing AI with purpose? 22'
Un artículo que afirma que la IA debe diseñarse previamente para que atienda a un propósito.

💡 Proyectos

Loss Landscape Explorer
Una herramienta para explorar funciones de pérdida reales de los modelos de aprendizaje profundo.

📦 Repositorios

ebhy/budgetml
Librería para profesionales que deseen implementar rápidamente sus modelos extremo a extremo sin perder mucho tiempo, dinero y esfuerzo.
determined-ai/determined
Determined es una plataforma de entrenamiento para aprendizaje profundo que hace la creación de modelos más rápida y sencilla.
achillesrasquinha/pipupgrade
Librería que actualiza los paquetes pip y automatiza la gestión de dependencias en Python.
explosion/spaCy
La librería avanzada para procesamiento del lenguaje natural en Python ha alcanzado la versión 3.0.
allenai/allennlp
Otra librería de investigación de PLN que también ha saltado a su versión 2.0.

🎓 Cursos / Libros

Full Stack Deep Learning 2021 (UC Berkeley) 📹
Este curso ayuda a cerrar la brecha existente desde el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático hasta la implementación de sistemas de inteligencia artificial en el mundo real. La nueva edición acaba de comenzar.
Fundamentals of TinyML (Harvard University) 📹
Centrándose en los conceptos básicos del aprendizaje automático y en sistemas integrados como los teléfonos inteligentes, este curso detalla el “lenguaje” de TinyML.
MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning 2021 (MIT) 📹
El curso introductorio oficial del MIT sobre métodos de aprendizaje profundo tiene una nueva edición.
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem 📘
Un libro escrito por Abhishek Thakur para personas con algunos conocimientos teóricos sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo que quieran sumergirse en el aprendizaje automático aplicado.