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El documento ofrece una introducción al concepto de Big Data, sus tipos, fuentes y tecnologías asociadas. Se abordan datos empresariales, generados por máquinas y sensores, y sociales. Se incluye una breve introducción a la Inteligencia Artificial y sus subcampos, como Machine Learning y aprendizaje supervisado y no supervisado.
Tipo: Esquemas y mapas conceptuales
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El origen moderno del Big Data. EL ORIGEN MODERNO DE BIG DATA El término “Big data” suele aplicarse a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable y por los medios habituales de procesamiento de la información. Este término suele referirse a los siguientes tipos de datos: Datos de la empresa tradicional: incluye información de los clientes en sistemas de CRM, datos transaccionales ERP, las transacciones de tienda web, los datos contables, etcétera. Machine-generated /sensor data: incluye registros de detalles de llamadas (“Cali Detail Records, CDR”), los weblogs, los medidores inteligentes, los sensores de fabricación, registros de equipos, datos de sistemas comerciales, etc. Datos de medios sociales: Incluye datos sobre blogs, Twiter, plataformas de Social Media como Facebook, etc. Grandes bases de datos: con información multidimensional, relacional y no relacional. Grandes conjuntos de datos no estructurados con mezcla de fuentes de origen y tipos de datos: numéricos, textuales, gráficos, etc. Tipos de fuentes del Big Data Las fuentes de datos origen de los Big Data pueden ser clasificadas en diferentes categorías, cada una de las cuales contiene a su vez un buen número de fuentes diversas que recolectan, almacenan, procesan y analizan. Recurriremos a una clasificación muy referenciada en la documentación (Soares, 2012),
significativa, sin la referencia de variables de salida conocidas, y mediante la exploración de la estructura de dichos datos sin etiquetar. Hay dos categorías principales: agrupamiento y reducción dimensional o Agrupamiento ó Clustering: El agrupamiento es una técnica exploratoria de análisis de datos, que se usa para organizar información en grupos con significado sin tener conocimiento previo de su estructura. Cada grupo es un conjunto de objetos similares que se diferencia de los objetos de otros grupos. El objetivo es obtener un numero de grupos de características similares. Un ejemplo de aplicación de este tipo de algoritmos puede ser para establecer tipos de consumidores en función de sus hábitos de compra, para poder realizar técnicas de marketing efectivas y “personalizadas”. o Reducción dimensional: Es común trabajar con datos en los que cada observación se presenta con alto número de características, en otras palabras, que tienen alta dimensionalidad. Este hecho es un reto para la capacidad de procesamiento y el rendimiento computacional de los algoritmos de Machine Learning. La reducción dimensional es una de las técnicas usadas para mitigar este efecto. La reducción dimensional funciona encontrando correlaciones entre las características, lo que implica que existe información redundante, ya que alguna característica puede explicarse parcialmente con otras (por ejemplo, puede existir dependencia lineal). Estas técnicas eliminan “ruido” de los datos (que puede también empeorar el comportamiento del modelo), y comprimen los datos en un sub-espacio más reducido, al tiempo que retienen la mayoría de la información relevante.
Aprendizaje reforzado El aprendizaje reforzado es una de las ramas más importantes del aprendizaje profundo. El objetivo es construir un modelo con un agente que mejora su rendimiento, basándose en la recompensa obtenida del entorno con cada interacción que se realiza. La recompensa es una medida de lo correcta que ha sido una acción para obtener un objetivo determinado. El agente utiliza esta recompensa para ajustar su comportamiento futuro, con el objetivo de obtener la recompensa máxima. Un ejemplo común es una máquina de ajedrez, donde el agente decide entre una serie de posibles acciones, dependiendo de la disposición del tablero (que es el estado del entorno) y la recompensa se recibe según el resultado de la partida. Preprocesamiento: Este es uno de los pasos más importantes en cualquier aplicación de Machine Learning. Usualmente los datos se presentan en formatos no óptimos (o incluso inadecuados) para ser procesados por el modelo. En estos casos el preprocesamiento de datos es una tarea que se debe realizar de manera obligatoria Muchos algoritmos requieren que las características estén en la misma escala (por ejemplo, en el rango [0,1]) para optimizar su rendimiento, lo que se realiza frecuentemente aplicando técnicas de normalización o estandarización en los datos. Entrenando y seleccionando un modelo Es esencial comparar los diferentes algoritmos de un grupo para entrenar y seleccionar el de mejor rendimiento. Para realizar esto, es necesario seleccionar una métrica para medir el rendimiento del modelo.
Tipos de inteligencia artificial. El funcionamiento de la Inteligencia Artificial depende en gran medida de los algoritmos y proceso empleados para desarrollarla o de los objetivos que se persiguen con ella, por ello podemos hablar de diferentes tipos de IA. Una primera diferencia la podemos hacer entre los sistemas de IA débil e IA fuerte. Los primeros, también conocidos como IA estrecha, son sistemas diseñados y entrenados para realizar una única tarea. Mientras que los segundos, también llamados como inteligencia general artificial, son sistemas que cuentan con
Aplicaciones de la inteligencia artificial. La Inteligencia Artificial se emplea en muchos ámbitos actuales y sin duda son muchas las aplicaciones de la misma que pueden aprovechar las empresas para mejorar sus procesos de ventas, reclutamiento o en sus servicios de atención al cliente. Marketing y ventas En un mercado cada vez más competitivo, donde se hace necesario ofrecer productos o servicios con un valor añadido para poder diferenciarse de la competencia, el análisis de datos y la elaboración de perfiles de consumidores son clave y es aquí donde entra la Inteligencia Artificial aplicada al marketing y las ventas, puesto que permite automatizar procesos como la minería y análisis de la información extraída. La IA aplicada al marketing permite predecir futuras necesidades a través del empleo de herramientas capaces de analizar conductas y elaborar patrones de comportamiento en base a la huella que los usuarios dejan en Internet. Así, pueden elaborar perfiles de usuarios, segmentar la audiencia y poder así ofrecerles productos según sus necesidades y deseos. Ejemplos:
Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial
desventajas o peligros que puede entrañar la IA encontramos
7. Algoritmos de Aprendizaje Profundo Los algoritmos de aprendizaje profundo ejecutan datos a través de varias capas de algoritmos de redes neuronales, las cuales pasan a una representación simplificada de los datos a la siguiente capa
Los elementos típicos de cualquier lenguaje son los siguientes: