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- Sentimientos: https://www.uclassify.com/browse/uclassify/sentiment/es
- Este clasificador determina si un texto es positivo o negativo. Puede clasificar tanto frases cortas o párrafos más largos que escribas tú mismo, o bien le puedes pasar la url de Tweets, estados de Facebook, publicaciones de blog, reseñas de productos, etc. para que las clasifique y nos diga si es un texto positivo o negativo. Para entrenar el sistema se han usado 2,8 millones de documentos.
- Género: https://www.uclassify.com/browse/uclassify/genderanalyzer_v5/es
- Este clasificador intenta averiguar si un texto ha sido escrito por un hombre o una mujer. En su entrenamiento se han usado 11.000 artículos de blogs (5.500 blogs escritos por mujeres y 5.500 por hombres). Si se usan textos largos ofrece mejores resultados.

Este tipo de cuestiones de sesgos que pueden aparecer en los datos de entrenamiento son muy importantes, como discutiremos en la sección de Impacto de la IA. Y si no, que se lo pregunten a Microsoft y a su chatbot Tay que, tras unas horas en funcionamiento y aprendiendo a través de conversaciones con usuarios en Twitter, comenzó a hacer comentarios xenófobos y bárbaros, de manera que tuvo que ser desconectado. Y si la historia de Tay te ha llamado la atención, no te pierdas este artículo otro artículo que presenta más ejemplos de escándalos mediáticos de sistemas de IA.

https://teachablemachine.withgoogle.com/v1/

telefono roto amb mímica d'accions per la tarda.

https://machinelearningforkids.co.uk/scratch3/

Video sobre el futur(mi empleo mi futuro) 2 parts: https://youtu.be/htAnVeMtrr8

https://youtu.be/-z5z8aGRSQ0

Siri de google: https://youtu.be/dcG9bLhLYhU

Sesgo en algoritmos: http://www.baeza.cl/bias/sesgos-algoritmos.html

Pelicules amb "IA": Inteligencia artificial, 2001, 2010, Matrix, Terminator, Star Wars, Star-trek, Yo Robot, Cortocircuito, Luna 1999, ...