Análisis de sentimientos con Python y Jupyter Notebooks

Hace algunos días presentamos en este mismo espacio la aplicación Jupyter Notebooks. Se trata de una herramienta muy interesante como entorno de ejecución de programas escritos en Python y otros lenguajes, muy usada en el ámbito de la investigación, el machine learning y la Inteligencia Artificial. En este artículo veremos un ejemplo para explicar cómo realizar el análisis de sentimientos en textos usando el lenguaje Python, la librería NLTK «Natural Language Toolkit» y la herramienta JupyterLab para desarrollar nuestro script en un Jupyter Notebook.

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Cómo mantener seguros con IA mis documentos trabajando en remoto

El teletrabajo es una herramienta excelente para cumplir con todas las recomendaciones de seguridad sanitaria que ayudan a frenar la COVID-19. Gracias a las posibilidades que nos ofrece la tecnología de trabajar en remoto, multitud de empresas han mantenido su productividad intacta, han perdido poca capacidad de trabajo o, en algunos casos, ¡la han incrementado!.

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Primeros pasos para usar JupyterLab

JupyterLab es una aplicación web que ofrece todo un entorno de trabajo interactivo ideal para trabajar en el ámbito científico. Su utilidad más impactante es la posibilidad de crear Jupyter Notebooks, que combinan diversos elementos como código interactivo, textos, ecuaciones, imágenes y otras fuentes de datos que se pueden manejar en proyectos científicos de todo tipo.

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Así serán los beneficios de los entrenadores de Inteligencia Artificial basados en SaaS

Los sistemas de Inteligencia Artificial (y los subconjuntos de la disciplina como Machine Learning o Deep Learning) son los protagonistas tecnológicos del siglo XXI. Gracias a ellos podemos disponer de buscadores web altamente eficientes, asistentes de voz, conducción autónoma y multitud de otras aplicaciones que harán nuestra vida más sencilla.

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¿Es el Aprendizaje Automático una parte de la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning) son tres conceptos distintos, pero fuertemente relacionados y que en muchas ocasiones mezclamos al hablar de las nuevas tendencias tecnológicas.  En este artículo, aclaramos estos tres conceptos, pero comenzaremos aclarando que Deep Learning forma parte de lo que conocemos como Machine Learning y que el propio Machine Learning también es un subconjunto de la Inteligencia Artificial.

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Cómo facilita la Inteligencia Artificial la gestión de los Centros de Datos

El auge de la Inteligencia Artificial  (IA) y el Machine Learning permite los mayores avances también en los Centros de Datos. Gracias a estas tecnologías, es posible mejorar sensiblemente su eficiencia energética, así como optimizar la distribución de la carga o ayudar a mejorar la detección de fallos y la resolución de incidentes. En este artículo, veremos algunas de las formas en que los Centros de Datos dotados de mecanismos de Inteligencia Artificial mejoran los niveles de servicio de los proyectos alojados.
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AIaaS, la Inteligencia Artificial como Servicio

Cada vez son más las empresas y organizaciones que buscan formas de incorporar Inteligencia Artificial (IA) en sus aplicaciones, productos, servicios y análisis de Big Data. En muchos casos, introducir la IA en los procesos empresariales es una necesidad imperiosa; de no hacerlo, la empresa se puede quedar descolgada con respecto a su competencia. Para muchas empresas, la mejor manera de comenzar a incorporar esta tendencia a sus procesos es, precisamente, optar por AIaaS, la Inteligencia Artificial como Servicio, lo que se denomina AIaaS por su acrónimo inglés.

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