Machine Learning + Deep Learning

Detengámonos en un ejemplo práctico de uso de Machine Learning: Tengo la información de varios años de los precios de venta de viviendas en todo el país junto con docenas de características de cada vivienda: localización , m2, nº de habitaciones, sueldo medio de la zona, etc. ¿Puedo calcular el precio óptimo de una vivienda para este año?  Este es un gran ejemplo de lo útil que puede resultar Machine Learning para aligerar ventas y mejorar ganancias . No queremos tener a la venta una vivienda a un precio superior al de mercado (no se venderá) ni tampoco queremos tener un precio inferior y reducir el margen de beneficio. Actualmente el precio se establece "a ojo" por el profesional inmobiliario "según a lo que se hayan vendido otras viviendas similares de la zona" .  El problema de la subjetividad es que se nos pueden pasar por alto la influencia que tienen ciertas características en el precio. Por ejemplo, una vivienda de dos dormitorios y 70 m2

Apps de espionaje desarrolladas por la CIA , televisores y otros aparatos que graban tus conversaciones a la nube... Últimamente salen a la luz noticias inquietantes sobre el tratamiento de nuestros datos personales. Cuando he hablado con amigos o conocidos sobre la información que guardan los gobiernos sobre nosotros, en general me ha sorprendido la poca importancia que se le da a la privacidad . Las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial, como el procesamiento de lenguaje natural y redes neuronales modernas  permiten obtener de forma automática nuestra información personal tanto en detalle (transcripción de audio, descripción del contenido de nuestras fotos) como a alto nivel (perfil detallado de nuestras vivencias y personalidad) a partir de la huella que dejamos el Internet y la información que recolectan los objetos de la IoT.  Esto puede ser muy útil para localizar a un terrorista pero se pueden dar otras circunstancias en las que esta información se vuel