- Winestein, la computadora con gusto por el vino:
Un problema común cuando organizas una cena o cuando estás en un restaurante y obtienes la lista de vinos: ¿qué vino va mejor con tu plato?
Inicio – Winestein es un portal web para el vino. Una de sus características distintivas es Winestein, el sumiller en línea. Puede ingresar cualquier plato de su elección ingresando ingredientes y método de cocción. Entonces winestein aconsejará vinos coincidentes.
(fuente: Vins d’Alsace)
WineStein es un programa informático de autoaprendizaje que adquirió su conocimiento sobre coincidencias de vino y comida a partir de una gran cantidad de ejemplos. Inicio – Winestein proporcionó experiencia y datos de dominio. SMART Research BV (punto de venta comercial de SNN) analizó los datos, diseñó los algoritmos de aprendizaje automático y desarrolló el núcleo computacional de Winestein.
Se puede acceder a Winestein a través de www.winewinewine.com, o como una aplicación para iPhone.
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2. La identificación de víctimas de desastres (DVI) , es decir, la identificación de víctimas de un desastre masivo, se ve facilitada en gran medida por la llegada de la tecnología moderna de ADN.
En casos con una víctima, la identificación es una tarea razonable y directa para los investigadores forenses. En el caso de algunas víctimas, el acertijo para unir a las víctimas y las personas desaparecidas a menudo todavía se puede hacer a mano (ya sea usando una hoja de cálculo o con herramientas de software disponibles en Internet). Sin embargo, la DVI a gran escala no es factible de esta manera y una rutina automatizada es indispensable para los institutos forenses que necesitan estar preparados para la DVI.
El sistema Bonaparte se ha desarrollado como una herramienta para que los investigadores forenses realicen automáticamente la comparación de ADN. En su esencia, la biología de la herencia mendeliana se modela utilizando redes bayesianas. Estos modelos pueden aplicarse directamente en el análisis de parentesco con cualquier tipo de pedigrí de familiares de las personas desaparecidas. Una ventaja adicional de un enfoque de red bayesiana es que hace que la herramienta de análisis sea más transparente y flexible, permitiendo incorporar otros factores que juegan un papel, como la probabilidad de error de medición, datos faltantes, estadísticas de marcadores genéticos más avanzados, etc.
Un poco más en – Machine Learning Market
