El Impacto de la Privacidad en el Aprendizaje automático

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Cada vez requiere más el uso de datos personales en el aprendizaje automático. Por eso es necesario nueva regulación especialmente acerca de la privacidad de los datos.

https://medium.com/ydata-ai/the-impact-of-machine-learning-in-data-privacy-18a0c4193b47

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)


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Tesla admite que es posible que nunca logre autos totalmente autónomos

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https://www.fastcompany.com/90630440/tesla-admits-it-may-never-achieve-full-self-driving-cars?partner=rss&utm_campaign=rss+fastcompany&utm_content=rss&utm_medium=feed&utm_source=rss Una presentación reciente ante la Comisión de Bolsa y Valores incluye lenguaje en el que se reconoce que es posible que la empresa nunca logre automóviles completamente autónomos, el invento que ha sido su gran ballena blanca durante años. Después del informe de ganancias del primer trimestre de Tesla el lunes, el analista y usuario de Twitter Gordon Johnson señaló que la presentación 10-Q de la compañía tiene en sus factores de riesgo la siguiente declaración: “Estamos desarrollando tecnologías de conducción autónoma y de asistencia al conductor que se basan en sensores basados ​​en la visión, a diferencia de las tecnologías alternativas en desarrollo que, además, requieren otros sensores redundantes. No hay garantía de que cualquier cambio incremental en el equipo específico que implementa...
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Cada modelo aprendido por pendiente de gradiente es aproximadamente una máquina de kernel

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