Big Data. Aprendizaje estadístico automático e inteligencia artificial

Big Data. Aprendizaje estadístico automático e inteligencia artificial

Fecha: febrero 2024
Daniel Peña

Una introducción en video a la inteligencia artificial

Funcas presenta la serie ‘Big Data. Aprendizaje estadístico automático e inteligencia artificial’, concebida desde el área financiera y digitalización de Funcas como un conjunto de cinco videos cortos destinados a las personas interesadas en conocer los principios y los mecanismos informáticos y estadísticos detrás de la inteligencia artificial (IA).

La popularización de la IA en los últimos tiempos ha llegado de la mano de plataformas como ChatGPT y sus competidoras —Gemini o Perplexity entre ellas—. Con ellas empezamos a vislumbrar sus incontables aplicaciones en una amplia variedad de sectores y campos, aunque su potencial es virtualmente inagotable. De la mano de Daniel Peña, coordinador de Big Data de Funcas, la serie explora los métodos con los que se captura y organiza la inmensa cantidad de datos de la que se nutre, desgrana los objetivos que se pretenden alcanzar con su uso y explica los principales métodos y herramientas que se emplean en su desarrollo. 

La IA ya está aquí

El primer video presenta las funciones que desempeña la IA y los pilares en los que se basa: el big data o datos masivos, su almacenamiento y tratamiento gracias a la capacidad de procesado de los ordenadores y la extracción, mediante métodos estadísticos y matemáticos, de la información que contienen.

¿Cómo se organizan los datos?

La organización y el uso de los datos es el asunto tratado en el segundo video. En él se explica la extracción de datos para poder ser operados digitalmente y el uso de indicadores, y se introducen los tres objetivos del análisis de los mismos: la predicción, la clasificación supervisada y la clasificación no supervisada.

Reglas de predicción y redes neuronales

En el tercer video se presentan los principios de selección de las reglas de predicción y se describen algunas de las más usadas, específicamente la regresión lineal y las redes neuronales. También se explica el uso combinado de distintos modelos para mejorar las predicciones.

Clasificación y discriminación

Partiendo de ejemplos sencillos de la vida diaria, el cuarto video muestra algunos métodos de clasificación supervisada —a partir de clases prefijadas—, una de las técnicas más empleadas ya por la IA para dar respuesta a todo tipo de necesidades por su precisión y facilidad de implementación.

Construcción de grupos o clusters

El capítulo final de la serie está dedicado a la descripción de los métodos más importantes de clasificación no supervisada, es decir, la determinación de grupos de datos en categorías o clases sin necesidad de etiquetas predefinidas.

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