Big data inteligencia artificial

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Viabilidad de los big data

El “ciclo del big data” es el conjunto típico de actividades funcionales que rodean la captura, el almacenamiento y el consumo de big data. El big data se define como un campo que trata las formas de gestionar, analizar y extraer sistemáticamente la información de conjuntos de datos demasiado grandes y complejos para ser gestionados con el software tradicional, o de tratarlos de otro modo.    El “ciclo” es, en definitiva, el proceso de aprovechamiento de los big data para obtener los resultados deseados. Normalmente, el ciclo fluye de izquierda a derecha con la iteración. (Datos->Desencadenante->Patrón->Contexto->Decisión->Acción->Resultado->Retroalimentación->Ajustes).

La gestión de datos es un proceso que incluye la adquisición, la validación, el almacenamiento, la protección y el tratamiento de los datos necesarios para garantizar la accesibilidad, la fiabilidad y la actualidad de los datos para los distintos usuarios. Hoy en día, este proceso es más complicado debido al aumento de la velocidad de los datos (casi en tiempo real) y a la mayor complejidad de los recursos de datos (texto, voz, imágenes y vídeos).    Esta situación ha tenido el efecto de superar las capacidades de procesamiento tanto de los humanos como de los sistemas informáticos tradicionales.

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El propósito de este documento de posición es presentar el estado actual, las oportunidades y los desafíos de los big data y la IA en la educación. El trabajo se ha originado a partir de las opiniones y las actas de los paneles de discusión de una conferencia internacional sobre big data e IA en la educación (The International Learning Sciences Forum, 2019), donde destacados investigadores y expertos de diferentes disciplinas como la educación, la psicología, la ciencia de los datos, la IA y la neurociencia cognitiva, etc., intercambiaron sus conocimientos e ideas. Este artículo está organizado de la siguiente manera: comenzamos con una visión general del progreso reciente de los grandes datos y la IA en la educación. A continuación, presentamos los principales retos y las tendencias emergentes. Por último, basándonos en nuestras discusiones sobre los grandes datos y la IA en la educación, se sugieren las conclusiones y el alcance futuro.

Como subconjunto de la IA, el aprendizaje automático se centra en la construcción de sistemas informáticos que pueden aprender de los datos y adaptarse a ellos automáticamente sin necesidad de programación explícita (Jordan y Mitchell, 2015). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar nuevos conocimientos, predicciones y soluciones para personalizar las necesidades y circunstancias de cada individuo. Con la disponibilidad de una gran cantidad de datos de entrenamiento de entrada de alta calidad, los procesos de aprendizaje automático pueden lograr resultados precisos y facilitar la toma de decisiones informadas (Manyika et al., 2011; Gobert et al., 2012, 2013; Gobert y Sao Pedro, 2017). Estos métodos de aprendizaje automático con gran cantidad de datos se sitúan en la intersección de los big data y la IA, y son capaces de mejorar los servicios y la productividad de la educación, así como de muchos otros campos, como el comercio, la ciencia y la administración.

Retos y direcciones futuras de los grandes datos y la inteligencia artificial en la educación

Big Data/Inteligencia ArtificialLa Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que combinan grandes cantidades de datos (Big Data), algoritmos y potencia de cálculo.1 La mayor recopilación de datos y el progreso en la potencia de cálculo han llevado al uso extendido de la IA en todos los ámbitos de la vida, desde la atención al cliente hasta los asistentes personales digitales. El impacto en el sector financiero es igualmente significativo y permite identificar con mayor facilidad los intentos de fraude, los patrones de inversión y mucho más.Oportunidades Las oportunidades resultantes del uso de la IA están al alcance de la mano. Permite estructurar de forma más eficiente los procedimientos de trabajo y contribuye a un servicio más rápido e individualizado para los clientes. En la actualidad, la DBG utiliza la IA como apoyo a los servicios, especialmente en el ámbito de las operaciones postales y el desarrollo de nuevos productos en el área de los datos de mercado.Iniciativas normativasEl campo de la IA se está desarrollando de forma dinámica, al igual que las iniciativas y proyectos normativos relacionados. Por ejemplo, la Comisión Europea publicó un libro blanco sobre la Inteligencia Artificial. La DBG sigue de cerca los avances y sigue participando activamente en el proceso.1 Comisión Europea, 2020. “On Artificial Intelligence- A European approach to excellence and trust”; puede consultarse aquí.

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El big data y la IA tienen una relación sinérgica. El análisis de big data aprovecha la IA para mejorar el análisis de los datos. A su vez, la IA requiere una escala masiva de datos para aprender y mejorar los procesos de toma de decisiones.

El término big data se refiere a conjuntos de datos masivos, complejos y de alta velocidad. Como ya se ha dicho, el big data es el combustible que impulsa la evolución de la toma de decisiones de la IA. Los big data pueden ser explorados y analizados para obtener información y conocimientos. La analítica de big data es el uso de procesos y tecnologías, incluidas la IA y el aprendizaje automático, para combinar y analizar conjuntos de datos masivos con el objetivo de identificar patrones y desarrollar perspectivas procesables. Esto le ayuda a tomar decisiones más rápidas, mejores y basadas en datos que pueden aumentar la eficiencia, los ingresos y los beneficios.

El término inteligencia artificial se refiere a un conjunto de tecnologías que permiten a los ordenadores simular la inteligencia humana. Algunos ejemplos de IA son el reconocimiento del habla, que dirige asistentes virtuales como Alexa para realizar tareas, el reconocimiento de imágenes para la identificación y la conducción autónoma. La IA también hace que las herramientas de análisis aumentadas sean más potentes y accesibles, ayudándole a explorar y analizar datos dispersos y no estructurados para obtener una mayor claridad y comprensión de los muchos factores que influyen en su negocio.

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