También existe la dificultad de acceso institucional a los datos –cambios legales en los países–. Si bien los institutos nacionales de estadísticas poseen potestad de solicitar información a toda persona legal, física o jurídica –pública o privada–, la información de las distintas fuentes de Big Data corresponde a terceras personas. Ella desempeña un elemento central en la actividad económica del proveedor de datos –servicios de salud, telecomunicaciones, entre otros, que suelen tener legislaciones específicas– (Salgado, 2017).
Las herramientas a emplear para este tipo de caso son los modelos generativos, que se sustentan en el aprendizaje automático y en el aprendizaje profundo, que permiten trabajar gran cantidad de datos relacionados con la dinámica molecular y propiedades fisicoquímicas de un fármaco, facilitando la identificación de miles de nuevas moléculas candidatas a ser sintetizadas y probadas. La inteligencia artificial o IA puede entenderse como una disciplina perteneciente a las ciencias de la computación, que plantea modelos computacionales de aprendizaje basado en redes neuronales biológicas humanas. En este sentido, se han planteado diversos modelos de IA, que gracias a El curso de ciencia de datos que te prepara para un trabajo en la industria de TI los avances en la tecnología computacional ha permitido desarrollos de sistemas “inteligentes” que facilitan procesar mayor cantidad de datos en un tiempo menor, agilizando la toma de decisiones. En cuanto a técnicas de Big Data, se dará una breve introducción, cabe aclarar que existen diferentes clasificaciones y que muchas de estas técnicas se aplican tanto en soluciones Big Data como en otros enfoques. En [34] se presenta una clasificación de las técnicas de Big data en técnicas estadísticas, métodos de optimización, minería de datos, técnicas de machine learning (aprendizaje máquina), técnicas de clasificación y Clustering y técnicas de análisis y regresión.
SHIFT, ciberresiliencia con la IA como protagonista
Se observa en estos pronunciamientos la relevancia en el tema del uso de las tecnologías que pueden representar un riesgo para los derechos humanos. Otro ejemplo de la relevancia de los análisis de big data y el aprendizaje de las máquinas es la robot Tay de la empresa Microsoft, que fue programado para tener conversaciones vía mensajes de texto y aprender conforme interactuaba con los usuarios. Este ejercicio puso al descubierto que en menos de veinticuatro horas dicho «robot» había aprendido de las personas con las que interactuó que los judíos y el expresidente Bush eran los responsables de los atentados del 9/11; asimismo, este se manifestaba a favor del genocidio, utilizaba expresiones raciales y negaba que hubiera existido el Holocausto.
Este hecho considera los medios tradicionales de adquisición de datos, como imágenes radiológicas, fichas médicas y exámenes de laboratorios, pero también proyecta la adopción de tecnologías vestibles19-21 que prometen adquirir señales fisiológicas, por ejemplo, cardíacas22, en tiempo real. Es decir, la tasa de adquisición de datos clínicos se incrementará de forma considerable en un futuro cercano. Es importante notar que la manera en que se da la protección a la transferencia de datos y, si es posible, muchas veces al tratamiento que se hace de los mismos, difiere entre un Estado y otro como en el caso de la Unión Europea y los Estados Unidos, que, sin embargo, han accedido a tener un marco regulatorio común para el manejo de los datos (2017, p. 852). Sin importar si se pertenece a uno u otro país, es una realidad que en sociedades como la nuestra se ha incorporado y aumentado el uso de teléfonos, relojes, refrigeradores y televisiones inteligentes, así como de laptops y tabletas.
¿Qué es el BIG DATA?
A su vez, el acceso y procesamiento de dicha información sirve como una nueva manera de extraer ganancias y de aumentar la “vigilancia” de poblaciones a través la creciente interconexión de bases de datos y técnicas de análisis. El crecimiento de los datos, como la explosión de las redes móviles, la computación en la nube y las nuevas tecnologías son descritas en [12]. Esto ha dado un aumento al incomprensible mundo de la información, que se suele describir como Big Data. Este informe captura los puntos de vista recogidos durante un evento de exploración https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ de temas de Big Data e inferencia de software. Las compañías que han sido pioneras en el uso de analíticas profundas sobre grandes bases de datos han sido las que operan sobre internet, como son los motores de búsqueda, los sitios de redes sociales y los sitios de comercio en línea. Sin embargo, el desarrollo de nuevos tipos de sensores remotos como telescopios, videocámaras, monitores de tráfico, máquinas de resonancia magnética, sensores químicos y biológicos y sensores de monitoreo ambiental, se han generado nuevos flujos de datos digitales.
- Con respecto a la “Velocidad”, hace referencia a la cantidad de datos que se generan periódicamente y requieren de una infraestructura tecnológica escalable que permita su disponibilidad y acceso en cualquier momento.
- 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.
- 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].
- Sin embargo, cada vez se ponen en práctica más medidas para conocer el grado de influencia de los algoritmos y estas permiten una mayor transparencia en los reportes que acompañan el sistema de decisiones del análisis de los grandes cúmulos de datos (Mauracciole, 2018, p. 281).
- Al ser autónomas, cada fuente de datos tiene la capacidad de generar y recopilar información sin la participación de un ente de control centralizado.