Big data conviviendo con el algoritmo

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Usos positivos de la ai

Vuelve el miedo a la máquina. Abundan las visiones distópicas de un mundo sin trabajo, ya que se piensa que los vehículos autónomos, los robots humanoides y los superordenadores sustituirán a los trabajadores humanos. Los últimos avances en inteligencia artificial han sido sorprendentes: las máquinas atienden llamadas telefónicas, comprenden preguntas y sugieren soluciones, a menudo mucho más rápido que un trabajador humano de un centro de llamadas.

Sin embargo, hasta ahora no hay pruebas de que la pérdida de puestos de trabajo vaya en aumento. Entre los miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, las tasas de desempleo son las más bajas desde 2006. Lo que ha aumentado es la desigualdad de ingresos. La economía digital exige nuevos enfoques políticos para abordarla.

En segundo lugar, el aumento exponencial del consumo de energía inducido por algoritmos complejos sugiere que las nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial se orientarán más hacia el ahorro de capital y las innovaciones que mejoran los factores. La gestión de redes -por ejemplo, las redes eléctricas o los sistemas de control del tráfico para las ciudades “inteligentes”-, así como los sistemas expertos en investigación, agricultura o sanidad, dominarán probablemente las innovaciones de automatización pura. Esto llevará a un nuevo aumento del cambio tecnológico basado en las habilidades, una tendencia observada en las últimas décadas.

¿Con qué está relacionado el big data?

Los big data reúnen datos procedentes de muchas fuentes y aplicaciones dispares. Los mecanismos tradicionales de integración de datos, como la extracción, transformación y carga (ETL), no suelen estar a la altura. Se necesitan nuevas estrategias y tecnologías para analizar conjuntos de big data a escala de terabytes, o incluso de petabytes.

¿Qué algoritmo de ML se implementa en big data?

Existen tres tipos de algoritmos en el aprendizaje automático que pueden utilizarse para la clasificación de Big Data: supervisado, semisupervisado y no supervisado.

¿Implica el big data el aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan big data para aprender las tendencias futuras y predecirlas a las empresas. Con la ayuda de ordenadores interconectados, una red de aprendizaje automático puede aprender constantemente cosas nuevas por sí misma y mejorar su capacidad de análisis cada día.

Preocupación por la democracia en la era digital

Todo se volverá inteligente; pronto no sólo tendremos teléfonos inteligentes, sino también hogares, fábricas y ciudades inteligentes. ¿Debemos esperar también que estos desarrollos den lugar a naciones inteligentes y a un planeta más inteligente?

Cabe esperar que los superordenadores superen pronto las capacidades humanas en casi todos los ámbitos, en algún momento entre 2020 y 2060. Los expertos empiezan a dar la voz de alarma. Visionarios de la tecnología, como Elon Musk, de Tesla Motors, Bill Gates, de Microsoft, y el cofundador de Apple, Steve Wozniak, advierten que la superinteligencia es un grave peligro para la humanidad, posiblemente más peligroso que las armas nucleares.

Una cosa está clara: la forma en que organizamos la economía y la sociedad cambiará fundamentalmente. Estamos experimentando la mayor transformación desde el final de la Segunda Guerra Mundial; tras la automatización de la producción y la creación de coches autoconducidos, la automatización de la sociedad es la siguiente. Con ello, la sociedad se encuentra en una encrucijada que promete grandes oportunidades, pero también considerables riesgos. Si tomamos las decisiones equivocadas, esto podría amenazar nuestros mayores logros históricos.

¿Qué es un algoritmo en el análisis de datos?

Un algoritmo en la minería de datos (o aprendizaje automático) es un conjunto de heurísticos y cálculos que crea un modelo a partir de los datos. Para crear un modelo, el algoritmo analiza primero los datos que usted proporciona, buscando tipos específicos de patrones o tendencias.

¿Cuáles son los algoritmos utilizados en el análisis de datos?

En la Ciencia de Datos se utilizan principalmente tres algoritmos: Algoritmos de preparación de datos, de munición y de proceso. Algoritmos de optimización para la estimación de parámetros que incluyen el Descenso Gradiente Estocástico, los Mínimos Cuadrados, el Método de Newton. Algoritmos de aprendizaje automático.

¿Qué es el big data en el IoT?

El IoT y el Big Data son dos tecnologías independientes e inseparables entre sí, para permitir los conocidos avances tecnológicos. Mientras que el IoT recogería en gran medida los datos de los objetos físicos a través de diferentes sensores, el Big Data permitiría un almacenamiento y procesamiento más rápido y eficiente de estos datos.

Política de big data

En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.

La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.

La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.

En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.

¿Qué tipo de datos son los big data?

Los big data también abarcan una amplia variedad de tipos de datos, entre los que se incluyen los siguientes: datos estructurados, como transacciones y registros financieros; datos no estructurados, como texto, documentos y archivos multimedia; y. datos semiestructurados, como registros de servidores web y datos de streaming procedentes de sensores.

¿Qué es el marketing de big data?

En el ámbito del marketing, el big data comprende la recopilación, el análisis y el uso de cantidades masivas de información digital para mejorar las operaciones comerciales, como por ejemplo: Obtener una visión de 360 grados de sus audiencias.

¿Qué son los algoritmos de ML?

Un algoritmo de aprendizaje automático es el método por el que el sistema de IA lleva a cabo su tarea, generalmente prediciendo valores de salida a partir de unos datos de entrada dados. … Los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican en términos generales como supervisados o no supervisados.

Internet y democracia

Un verano de escándalos relacionados con la privacidad “ha centrado la atención del público en la forma en que los gobiernos, las empresas y otras entidades recogen enormes cantidades de datos sobre la vida de las personas y en cómo se analiza y utiliza esa información, ahora llamada Big Data”, según Jules Polonetsky, director ejecutivo del Foro sobre el Futuro de la Privacidad (FPF).

El uso creciente de los Big Data y el fervor dentro y fuera de la profesión de la investigación de encuestas, opinión y marketing, significa que las preocupaciones sobre la privacidad en relación con los Big Data deben abordarse más pronto que tarde. La FPF y la Facultad de Derecho de Stanford trataron de hacerlo el 10 de septiembre con un simposio de un día de duración en Washington, DC, “Big Data y Privacidad: Haciendo las cosas bien”.

El primer panel analizó el Big Data desde una perspectiva amplia. Omar Tene, investigador principal de la FPF, analizó las posibles repercusiones negativas para la sociedad de los riesgos secundarios para la privacidad, como el riesgo de la vigilancia las 24 horas del día para el funcionamiento de una sociedad democrática. Omar hizo una de las muchas referencias que se hicieron durante el día al “panóptico” de Jeremy Bentham, así como a soluciones como la propuesta de que todas las organizaciones cuenten con consejos consultivos internos sobre la privacidad, siguiendo el modelo de los Consejos de Revisión Institucional exigidos por la norma federal sobre seres humanos para la mayoría de las entidades que reciben financiación federal. (La MRA abordará esta idea concreta en un artículo aparte más adelante).

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