Dentro de los big data ” escuchados en la calle
Los avances en las técnicas informáticas y la capacidad de procesamiento, así como el aumento de la recopilación de datos, están empezando a permitir aplicaciones de inteligencia artificial en un sinfín de escenarios del mundo real. Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) más avanzados pueden servir de apoyo a la toma de decisiones, facilitar las operaciones que requieren mucho trabajo, realizar análisis predictivos e informar sobre las actividades de divulgación específicas. En el sector del transporte, estas aplicaciones podrían reducir la carga administrativa en organismos públicos como el Departamento de Transporte de Texas (TxDOT) y el Departamento de Vehículos a Motor (DMV), y recoger datos de tráfico de mayor resolución con menos infraestructura, permitiendo así modelos detallados de planificación del transporte y la predicción e identificación de incidentes de tráfico. La inteligencia artificial también se está aplicando a los dispositivos de control del tráfico, y los despliegues preliminares han sido prometedores. Sin embargo, con la llegada de modelos avanzados y la cantidad significativamente mayor de datos que suelen consumir y producir, los retos clave incluirán la gestión de fuentes de datos complejas, la garantía de su aplicación ética en la toma de decisiones, la protección de la privacidad del público y la reducción de los riesgos de ciberseguridad. Este libro blanco ofrece una visión general de las tecnologías clave que están permitiendo la IA, un menú de aplicaciones de IA en cinco áreas de aplicación del transporte y estudios de casos de entrevistas en profundidad con empresas tecnológicas.
Datastreamx
Si hay un tema que realmente enciende la pasión y alimenta todas las ideas y discusiones en el mundo de las nuevas tecnologías, es la Inteligencia Artificial. ¿Cuáles son las oportunidades para las empresas? ¿Cómo lanzar proyectos de IA? ¿Cuáles son las mejores prácticas, los beneficios y los riesgos? Encontrará todas las respuestas en este libro blanco, disponible e instructivo para todos.
Los partidarios acérrimos sostienen que es el mayor avance tecnológico desde la invención de la máquina de vapor, mientras que los detractores afirman que marca el fin de las libertades individuales y colectivas. La IA tiene sus riesgos, no cabe duda. Nuestro papel es ponerlos de manifiesto, mitigarlos y alertar si es necesario.Pero no podemos perder de vista que la IA es una herramienta que debe estar al servicio de las personas.Creemos firmemente que los riesgos pueden ser evaluados, y las trampas evitadas, para las organizaciones en particular, cuando los principios de responsabilidad, ética e inclusión están en el centro de los proyectos de IA. Los beneficios de la Inteligencia Artificial son innumerables y aún no se reconocen suficientemente.
意見回饋
Tiempo de lectura: 15 minutos Si no ha estado viviendo en una isla remota sin electricidad ni conexión a los medios de comunicación durante los últimos años, es probable que haya oído hablar del aprendizaje automático. Es difícil pasar por alto la tendencia. Cada vez que se habla de coches autoconducidos, chatbots, AlphaGo o análisis predictivo, hay alguna implementación de técnicas de aprendizaje automático. Aunque las historias y los evangelistas son abundantes, el aprendizaje automático aún no se ha convertido en la línea de fondo de las empresas. En la percepción pública, los algoritmos que se aplican en el ML se acercan a la ciencia ficción, y el despliegue de un plan concreto para la adopción del ML sigue siendo una barrera alta.
Por ello, este libro blanco pretende responder a cuestiones prácticas en lugar de establecer la visión y evangelizar la tendencia. La charla versa sobre el término paraguas de la ciencia de los datos y cómo interactúan sus subcampos, cuáles son los principales problemas que puede resolver el aprendizaje automático y cómo pueden traducirse estos problemas al lenguaje empresarial. También hablamos de las principales decisiones que hay que tomar en cuanto a la adquisición de talento y señalamos los retos que hay que tener en cuenta de antemano. Sólo nos centramos brevemente en establecer la visión sobre el aprendizaje automático, ya que hemos tratado su potencial en artículos dedicados a los sectores de los viajes y la sanidad.
Dentro de los big data
El dominio ofrece noticias diarias sobre big data, así como análisis, opiniones e informes de investigación sobre robótica, IA, problemas y soluciones de big data y aprendizaje automático, ciberseguridad, transformación digital y mucho más.
La plataforma fue creada en 1997 y desde entonces ha sido editada por Gregory Piatetsky-Shapiro, quien fue el primer receptor del premio ACM SIGKDD Service Award en el año 2000 y fue clasificado como número 1 en LinkedIn Top Voices 2018: Data Science & Analytics.
MIT Technology Review, con 120 años de experiencia informando sobre tecnología e innovación. Esta publicación es uno de los recursos más autorizados que proporciona información fiable y actualizada.
El sitio se centra en crear análisis de noticias de big data, informes de negocios, reseñas y ensayos accesibles para todos. Los 3,5 millones de seguidores de esta publicación tecnológica demuestran el alto nivel de experiencia y autoridad de los editores.
Se dirige tanto a los científicos de datos como a los profesionales de la informática y la empresa. Los lectores también tienen acceso a entrevistas con investigadores y ejecutivos de empresas que ofrecen una visión de la investigación tecnológica y de su trabajo diario.