Ai big data
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Los objetivos finales de la IA son:Probablemente estemos a años de conseguir la primera IA perfeccionada, y en realidad nunca es perfecta. Sólo para el procesamiento del lenguaje natural, se necesitarán millones de muestras de habla humana descompuesta en un formato que la IA pueda entender.Cómo la IA da una mejor visión de los datosLa IA está creando nuevos métodos para analizar los datosEn el pasado, obtener una visión de los datos era un duro trabajo humano. Los ingenieros utilizaban consultas o SQL para analizar datos importantes. «La IA es el siguiente paso a las consultas/SQL», Steven Mih, CEO de AlluxioLo que antes eran modelos estadísticos se ha fusionado con la informática y se ha convertido en big data y aprendizaje automático.El análisis de datos requiere cada vez menos trabajoComo se mencionaba en la introducción, gracias a la IA que analiza la videovigilancia, el esfuerzo humano requiere ahora mucho menos tiempo. La IA y el ML son herramientas que ayudan a una empresa a analizar sus datos de forma más rápida y eficiente de lo que podrían hacerlo sus empleados», afirma Sue Clark, arquitecta senior CTO de Sungard AS.Una de las formas más profundas en las que el ML está cambiando el mundo puede verse en las tendencias actuales de la atención sanitaria. La IA se está utilizando para dar un diagnóstico basado en respuestas a preguntas rellenadas previamente por los pacientes. Los médicos no tienen que examinar a todos los pacientes que entran por la puerta.
¿Cuál es la relación entre big data e inteligencia artificial?
¿Cómo se combinan los macrodatos y la inteligencia artificial? Los macrodatos y la IA tienen una relación sinérgica. El análisis de macrodatos aprovecha la IA para mejorar el análisis de datos. A su vez, la IA requiere una escala masiva de datos para aprender y mejorar los procesos de toma de decisiones.
¿Es el big data una rama de la IA?
La inteligencia artificial se basa en datos, pero no es un subconjunto de los macrodatos, sino una disciplina única. Muchos de los sistemas de IA actuales pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural para comprender grandes cantidades de texto o palabras habladas, razón por la cual asistentes virtuales como Siri y Alexa pueden realizar diversas tareas.
¿Cuál es la diferencia entre big data y aprendizaje automático?
Big Data se ocupa de un enorme volumen de datos que nos ayuda a descubrir patrones y tendencias, así como a tomar decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la tecnología de interacción. Por otro lado, el aprendizaje automático es el estudio del aprendizaje de máquinas/ordenadores de forma automática y la predicción de resultados a partir de datos pasados mediante algoritmos.
Análisis de macrodatos
El mundo estaba inmerso en el big data incluso antes de darse cuenta de que existían los big data. Cuando se acuñó el término, el big data había acumulado una cantidad ingente de información almacenada que, si se analizaba correctamente, podía revelar información valiosa sobre el sector al que pertenecían esos datos en concreto.
Los informáticos y los profesionales de las tecnologías de la información no tardaron en darse cuenta de que la tarea de cribar todos esos datos, analizarlos (convertirlos a un formato más comprensible para un ordenador) y analizarlos para mejorar los procesos de toma de decisiones empresariales era demasiado para las mentes humanas. Había que escribir algoritmos artificialmente inteligentes para llevar a cabo la ingente tarea de extraer información de datos complejos.
Se espera que los profesionales de los datos y los que tengan un máster en analítica empresarial o analítica de datos estén muy solicitados a medida que las empresas amplíen sus capacidades de big data e inteligencia artificial en los próximos años. El objetivo es ponerse al día y aprovechar la cantidad de datos que producen todos nuestros ordenadores, teléfonos inteligentes y tabletas, y dispositivos de Internet de las Cosas (IoT).
Inteligencia de grandes datos
El propósito de este documento de posición es presentar el estado actual, las oportunidades y los desafíos del big data y la IA en la educación. El trabajo se ha originado a partir de las opiniones y actas de paneles de discusión de una conferencia internacional sobre big data e IA en educación (The International Learning Sciences Forum, 2019), donde destacados investigadores y expertos de diferentes disciplinas como educación, psicología, ciencia de datos, IA y neurociencia cognitiva, etc., intercambiaron sus conocimientos e ideas. Este artículo está organizado de la siguiente manera: comenzamos con una visión general de los avances recientes de big data e IA en educación. A continuación, presentamos los principales retos y las tendencias emergentes. Por último, basándonos en nuestros debates sobre los macrodatos y la IA en la educación, proponemos una conclusión y un ámbito de aplicación futuro.
Como subconjunto de la IA, el aprendizaje automático se centra en la creación de sistemas informáticos que puedan aprender de los datos y adaptarse a ellos automáticamente sin 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 pública.
Big data, aprendizaje automático de la IA
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están estrechamente relacionados y conectados. Debido a esta relación, cuando se analiza la IA frente al aprendizaje automático, en realidad se está analizando su interconexión.
La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático para imitar las funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Mediante la IA, un sistema informático utiliza las matemáticas y la lógica para simular el razonamiento que utilizan las personas para aprender de la nueva información y tomar decisiones.
El aprendizaje automático es una aplicación de la IA. Es el proceso de utilizar modelos matemáticos de datos para ayudar a un ordenador a aprender sin instrucciones directas. Esto permite a un sistema informático seguir aprendiendo y mejorando por sí mismo, basándose en la experiencia.
Una forma de entrenar a un ordenador para que imite el razonamiento humano es utilizar una red neuronal, que es una serie de algoritmos que siguen el modelo del cerebro humano. La red neuronal ayuda al sistema informático a lograr la IA a través del aprendizaje profundo. Esta estrecha conexión es la razón por la que la idea de IA frente a aprendizaje automático se refiere realmente a las formas en que la IA y el aprendizaje automático trabajan juntos.
