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BigData Magazine Revista especializada en Big Data e Inteligencia Artificial
12
March
2021

La heterogeneidad se refiere a los diferentes tipos de representaciones para los mismos individuos, y la diversidad de características se refiere a la variedad a la hora de representar cada observación particular. Las fuentes de datos autónomas con control distribuido y descentralizado son, según los autores, la principal característica de las aplicaciones de Big Data. Al ser autónomas, cada fuente de datos tiene la capacidad https://ekuatio.com/por-que-un-curso-online-de-desarrollo-web-es-imprescindible-para-aprender-la-profesion/ de generar y recopilar información sin la participación de un ente de control centralizado. Se plantea, además, que un marco de trabajo para el procesamiento de Big Data presenta ciertos desafíos de investigación, los cuales se pueden reunir en una estructura de tres niveles. La parte central, la “plataforma de minería de Big Data” (nivel I), que se enfoca en el acceso a los datos de bajo nivel y computación.

Gracias a esta transformación se dieron pauta para que los Estados y sus autoridades tengan ciertos límites en sus actuaciones; y, en particular, se comienza a gestar el reconocimiento de ciertos derechos que deben ser poseídos por todos los seres humanos alrededor del mundo. El reconocimiento de patrones (Pattern Recognition) es una técnica que se aplica principalmente en procesos de ingeniería, computación y matemáticas que tiene como objetivo extraer información, a partir de un cúmulo de datos, que brinde la posibilidad de establecer propiedades o relaciones entre estos datos. En el procesamiento de patrones generalmente se usan algoritmos de optimización, puesto que su intención es hallar una mejor solución respecto a un criterio definido, teniendo en cuenta que un proceso de optimización es una situación que requiere elegir desde un conjunto de alternativas, la que lleve al fin requerido con el costo mínimo [44]. Las e-alertas se han usado para la definición y estadificación de la insuficiencia renal aguda (IRA), sobre la base de los RES y los sistemas integrados de cuidados intensivos26. En pacientes pediátricos hospitalizados, sin enfermedades críticas, las e-alertas han sido usadas en sistemas de vigilancia de nefrotoxina relacionadas con IRA, lo cual ha permitido reducir la intensidad de IRA en 42% de los casos27, aunque hay autores que ad vierten que la evidencia científica es aún limitada como para establecer con certeza que las e-alarmas sean de utilidad clínica28. La variedad es otra característica de los datos ma sivos, lo cual hace referencia a las diferentes fuentes y tipos de datos que lo conforman.

Derecho  no.84 Lima ene-jun 2020

El problema del Big Data es tratar de analizar grandes cantidades de información en el menor tiempo posible. Por supuesto, esto no agotan los dilemas que se han erigido sobre la relación entre política y redes sociales. Muchas de estos debates se encuentran desarrollados en trabajos de ensayo y teóricos que acá no hemos revisado. Sin embargo, es preciso que estas discusiones se alimenten tanto de los insumos técnicos, como también de las consideraciones éticas que presentan estas nuevas formas de sintetizar y analizar la conducta humana al interior de la sociedad. Lo que se puede rescatar de la pandemia del COVID-19 es que ha impulsado desarrollos tecnológicos sin precedentes en materia de inteligencia artificial en sus diferentes áreas del saber, al igual que las ciencias de datos masivos. Bajo este panorama, el sector salud tendrá que incorporar rápidamente estos recursos a su sistema de análisis y diagnóstico, no solo de enfermedades infeccionas sino de cualquier otra, por lo que se espera mejorar el servicio prestado a un paciente o comunidad y preparar a la sociedad ante cualquier eventualidad de pandemia a futuro.

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En consecuencia, es fundamental que los profesionales de salud puedan generar una discusión acerca del rol que estos métodos tendrán en el futuro, de acuerdo con su desempeño y basada en criterios objetivos. Para este fin, es necesario hacer uso de un marco conceptual que dé forma a la discusión y permita identificar criterios adecuados de evaluación. En una segunda etapa, se selecciona al azar un subconjunto de estos registros para estimar las características estadísticas de ellos. En una tercera etapa, se sustituyen curso de desarrollo web datos a través de simulaciones que preservan la estadística de la base de datos original. Este proceso se puede repetir varias veces para disminuir la probabilidad de identificación de cualquier individuo cuyos datos reales están en la base de datos. La revista tiene como objetivo promover y comunicar los avances en la investigación de big data proporcionando un lugar de alta calidad para investigadores, profesionales y responsables políticos de las muchas comunidades diferentes que trabajan con este tema.

Qué papel juega la colaboración entre el big data y la inteligencia artificial

Por ejemplo, muchas operaciones de la bolsa son hechas por sistemas basados en IA en lugar de personas, la velocidad de las operaciones puede aumentar y una transacción puede conducir a otras. Existen varios problemas emergentes asociados a la IA y Big Data, en primer lugar, la naturaleza de algunos de los algoritmos de machine-learning son difícilmente usados en ambientes como MapReduce, por lo cual se requiere de su adaptación. En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios. En tercer lugar, la visualización de los datos, con la IA se puede lograr incluir la captura de capacidades de visualización de conocimiento para facilitar el análisis de datos, un enfoque es crear aplicaciones inteligentes de visualización para determinados tipos de datos.

En el futuro, cabe esperar que surjan nuevas regulaciones que demanden transparencia y que permitan desarrollar investigaciones serias y con fines netamente académicos. Sin embargo, dada la posición monopólica de muchas de estas plataformas, no es del todo clara la capacidad que tendrán los investigadores de acceder a información relevante. Considerando los aspectos antes mencionados, cabe preguntarse cuál es entonces la diferencia entre encuestas de opinión y el análisis de la conversación e interacción política en la red abierta, tanto en términos de las metodologías que las informan como de los resultados que pueden presentar. En primer lugar, las encuestas de opinión siguen la lógica de las estadísticas convencionales, mientras que el análisis de redes sociales persigue más bien la lógica de la minería de datos. Mientras que las estadísticas fueron desarrolladas y puestas en funcionamiento por los Estados intentando gobernar las poblaciones por medio de la creación de información y la cuantificación del comportamiento humano, la minería de datos fue desarrollada por compañías que ya registraban enormes volúmenes de datos sobre sus clientes, sin necesariamente saber qué hacer con ellos. Por eso, puede decirse que las estadísticas operan bajo el imperativo de “construir” el dato por medio de censos presenciales, que recién en los años 1930 se basaron en muestreos representativos.

La IA Generativa centrará el AI Business Congress, que se celebra hoy en Madrid

Notamos que en este caso no hay una predicción, el objetivo es simplemente extraer la estructura latente en los datos. Uno dispone de registros de variables predictoras, indicadas como X, y su correspondiente variable de respuesta, indicada como Y. Los datos sugieren una estructura que explica la relación entre la variable predictora y la variable de respuesta.

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