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Telecommunications Engineer from the UPM, Carlos Navarro has been working at Paradigma for 7 years. In that time he has participated in many projects, including semantic technology projects, influence measurement, Big Data projects and other European projects such as MixedEmotions, in which he was the architectural leader for the development of a microservices platform for the extraction of emotions.

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How will machines understand us in the future?

The concept of communication between humans and machines is a classic of science fiction, albeit a science fiction that seems to be almost within reach, with Siri, Alexa and other voice aides. But how did we get here?

There is a branch of Artificial Intelligence that has long studied how to make machines able to extract information from human language. This area is called Natural Language Processing or NLP.

In this post we will rely on the experience we have in Paradigma in Sentiment Analysis and we will illustrate the evolution of these technologies.

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Is Big Data an opportunity to spot outliers in a time-constrained world?

An outlier or black swan (Black swan theory, 2012) is a strange value, it is difficult to detect when is going to befall.

The black swan theory or theory of black swan events is a metaphor that describes an event that is a surprise (to the observer),it has a major impact, and after the fact is often inappropriately rationalized with the benefit of hindsight. For instance (Taleb, 2007), the 11-S attack was a kind of an outlier, theoretically nobody could foresee this event: it was the first of its kind, and it had a major impact in the whole world.

There is a huge discussion on the matter is wheter you should or should not apply this technology to your business. If your business is related with human behaviour and its dynamics, pattern discover or complex dynamic systems we believe that the answers could be “yes”, the whole information is essential: outliers are intrinsically inside.

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Key learnings from the Big Data Spain 2012 conference

Paradigma promoted the Big Data Spain conference that took place on Friday November 16th at the ETSIT-UPM in Madrid. I attended the conference along with other colleagues from Paradigma. These are the main things I learned from the conference.
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Openinfluence

Openinfluence is an open-metric developed at Paradigmalabs and tries to define the relevance of each user in Twitter. It is open because you can see the formula and contribute to improve it. You can see the formula in the picture below: As you can see, the formula has two main components "Popularity" and "Influence". Popularity is related to static properties of your social network. It's some kind of "potential influence", the beforehand capability of getting your tweets spread.Influence is...

Twitter Network Viz: March 2011 iPad 2 launch

In this video, we present the network evolution around March iPad 2 launch conversation.

Data was collected using twitter real-time API, on March 2nd, 2011,  totalling around 50k tweets+retweets

After that, we used Gephi Streaming feature in tandem with its Force Atlas Layout, et voilà, Gephi instant gratification!

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El futuro de la IA pasa por un pequeño juego de cartas

Un equipo de ingenieros de Google Deepmind, los creadores de AlphaGo, ha publicado un desafío dirigido a la comunidad de desarrolladores de IA. El objetivo es obtener una Inteligencia Artificial que sea capaz de alcanzar las mayores puntuaciones en un juego de cartas llamado Hanabi.

Los juegos de mesa siempre han sido uno de los mayores campos de estudio en el área de Inteligencia Artificial, ya que suelen requerir de capacidades muy asociadas a la inteligencia humana, como resolución de problemas, planificación o pensamiento creativo, pero con la ventaja de ser escenarios controlados con un conjunto de reglas definidas.

En los últimos años hemos visto grandes avances en este campo, con programas capaces de derrotar a los mejores jugadores humanos en algunos de los juegos considerados como de mayor complejidad.

El primero fue DeepBlue, de IBM, venciendo al Gran Maestro de ajedrez Gary Kaspárov. Otros ejemplos son DeepStack y Libratus en el mundo del póker, Watson en el concurso de televisión Jeopardy o más recientemente AlphaGo, de Deepmind, contra los grandes maestros del Go.

La pregunta entonces es, habiendo desarrollado una IA capaz de ganar al campeón mundial de un juego tan complejo como es el Go, ¿por qué desarrollar ahora un sistema para jugar a este pequeño juego de cartas?

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Cheat sheet sobre Pandas: acelerando el análisis de datos

¿Trabajas con datos? Entonces seguro que en algún momento te has topado con Pandas, la biblioteca de análisis de datos para Python más famosa y de uso más extendido.

Pandas tiene un API muy rica y completa, pero en ocasiones es un auténtico quebradero de cabeza debida a la multitud de operaciones que permite y a los matices que hay entre algunas de ellas.

En esta cheatsheet hemos recopilado las operaciones de Pandas más usadas y hemos añadido visualizaciones que ayudan a comprender y recordar rápidamente el funcionamiento de muchas de estas operaciones.

Esperamos que te sea muy útil y si tienes cualquier sugerencia o idea de mejora no dudes en dejar un comentario.

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¿Cómo nos entenderán las máquinas en el futuro?

El concepto de la comunicación entre humanos y máquinas es un clásico de la ciencia ficción, pero de una ciencia ficción que parece estar casi al alcance de la mano, con Siri, Alexa y otros asistentes de voz. Pero, ¿cómo hemos llegado hasta aquí?

Hay una rama de la Inteligencia Artificial que lleva mucho tiempo estudiando cómo hacer que las máquinas puedan extraer información del lenguaje humano. Este área se llama Procesado de Lenguaje Natural o NLP (siglas en inglés).

En este post nos apoyaremos en la experiencia que tenemos en Paradigma en Análisis de Sentimiento y así veremos de forma ilustrativa la evolución de estas tecnologías.

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TransformingTransport: Big Data para mover el mundo

En los últimos años en el mundo de las tecnologías de la información, hay pocos conceptos que se hayan repetido tanto como Big Data. Al principio solía ser descartada como la siguiente buzzword de moda, pero poco a poco ha ido demostrando que es mucho más que eso.

Si el término Big Data desaparece de nuestro vocabulario será porque llegará un momento en el que todo sea Big Data, en el que el mínimo despliegue incluirá un clúster pequeño y en el que las bases de datos NoSQL serán tan preeminentes o más que las bases de datos relacionales.

El Big Data está transformando el mundo, pero no sólo el mundo digital sino también el real, el que afecta a nuestro día a día.

En Paradigma Digital participamos en Transforming Transport, un proyecto englobado dentro del programa de ayudas Horizon2020, que tiene como objetivo demostrar cómo se puede mejorar el mundo del transporte usando Big Data.

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Generales 20N: Primeras elecciones con Twitter

Fruto de la colaboración entre HAVAS Media y Paradigma Digital, y a raíz de los datos vertidos en Twitter por sus usuarios en torno a las Elecciones Generales del 20 de Noviembre de 2011, hemos tenido la oportunidad de trabajar y profundizar en nuevas técnicas de análisis y visualización de la información (minería emocional, visualización de redes, visualización mediante StreamGraphs…). Esto nos ha permitido analizar los contenidos en la red social Twitter en torno a lo que son las primeras Elecciones Generales en España desde que se empezó a adoptar de manera corriente el uso de esta red.

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