Sobre la trasmisión del virus, Yang y Wang (2020, 2710) afirman que, en la revisión de 22 tipos de coronavirus, tanto el SARS-CoV, el MERS-CoV y coronavirus humanos endémicos pueden persistir en superficies inanimadas como metal, vidrio o plástico por hasta nueve días, proporcionando evidencias sólidas de la supervivencia ambiental del https://cntamaulipas.mx/2024/03/07/como-un-bootcamp-de-tester-de-software-te-abre-las-puertas-del-sector-tecnologico/ patógeno. A estas evidencias se suma la contaminación del agua por heces de personas infectadas, ampliando otra posible vía de transmisión de esta enfermedad. En cuanto a la inactivación de coronavirus por agentes desinfectantes en pruebas de suspensión se puede consultar a Kampf (2020) en la que se exponen evidencias al respecto.
- La aparición de estas herramientas representa una de las características de este nuevo ciclo de la IA, presente en el mundo desde mediados de la década de los cincuenta.
- Por lo tanto, se sugiere que las incapacidades paradigmáticas son una oportunidad para imaginar cómo se pueden ampliar las fuentes de información a nuestro alcance y cómo podemos llevar a cabo otros procedimientos que permitan capturar nueva información, procesarla, analizarla e interpretarla.
- Por ejemplo, muchas operaciones de la bolsa son hechas por sistemas basados en IA en lugar de personas, la velocidad de las operaciones puede aumentar y una transacción puede conducir a otras.
- Con respecto a la pandemia del COVID-19 el sistema sanitario a nivel mundial demostró no dar abasto para realizar pruebas diagnósticas a corto plazo, sumado a problemas económicos, logísticos, de infraestructura tecnológica y falta de personal hospitalario.
- En los últimos años, la cantidad de artículos científicos que hacen uso de estos métodos en un contexto académico y que reportan resultados exitosos se ha incrementado.
Se trata de un mundo en el que estos son más grandes, rápidos y detallados que nunca, como consecuencia de las nuevas tecnologías que están propiciando un aumento exponencial con respecto al volumen y los tipos de datos disponibles, y crean así posibilidades sin precedentes para informar y transformar la sociedad (Naciones Unidas 2014, 2). Metcalf y Crawford, por su parte, resaltan los riesgos en el uso del big data al mencionar que la serie de datos que se presentan en los resultados de investigaciones científicas, sean estos parciales o finales, parecería tener un mínimo de riesgo al ser compartidos. Por este tipo de situaciones es que hoy las discusiones, estudios y reflexiones invitan al desarrollo de estudios éticos utilizando el big data (2016, p. 1).
Transformación del AML y KYC con ayuda de la IA Generativa
Si nuevamente nos enfocamos en predicción, ¿cómo aseguramos que un método efectivamente puede predecir una respuesta a una observación futura en vez de limitarse a modelar las relaciones que existen sólo en los datos existentes?. Una vez propuesto un modelo predictivo para la sobrevida, es natural determinar qué variables del modelo tienen mayor poder predictivo, lo que constituye inferencia. De manera similar, luego de determinar grupos de pacientes con una cierta patología, puede ser de interés determinar modelos que predigan la progresión de ese paciente y a qué grupo pertenecería un paciente que ha sido diagnosticado hoy, lo que constituye predicción. Si bien estos 10 puntos Curso de Ciencia de Datos para pulir tu profesión pueden considerarse controvertidos, solo se enuncian por ser parte de las propuestas que, como se indicó previamente, se hacen desde las Naciones Unidas con respecto a los beneficios que pueden resultar de los análisis de los metadatos, sin que sea la intención de este trabajo profundizar en cada uno de ellos. De estos instrumentos internacionales surge una parte importante de las obligaciones para los Estados, que «se asientaENT#091;nENT#093; sobre la base de los llamados órganos de tratados o Comités» (Chinchón & Rodríguez, 2018, p. 153). Dichos comités tienen la facultad de emitir decisiones sobre las temáticas que les competen, aunque estas no son legalmente vinculantes.
El análisis de big data permite tener información real de los individuos y, a su vez, modelar los datos para un propósito específico como predecir las decisiones de los individuos (Paterson & Maeve, 2018, p. 18). Basado en estas características, en un estudio de bases de datos estructuradas y no estructuradas, se buscan correlaciones recurrentes por medio del cruce de información hasta llegar a una solución plausible, que por lo general permite anticiparse a un evento, como caso particular la COVID-19. Es decir, puede perfilarse en diversos contextos como la diseminación del virus en una determinada zona bajo parámetros climatológicos, factores de densidad demográfica, patrones de movilidad, características fenotípicas del virus con respeto a sus otras familias y medioambiente, detección de anomalías a nivel celular y/o molecular, entre muchos otros aspectos. Para este tipo de desarrollo, el Big Data se vale de la IA a través de diversos algoritmos aplicados bien en el aprendizaje profundo como en el aprendizaje automático mencionados anteriormente. 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 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.
Datos digitales para complementar las bases de datos del INE
Los cómputos se hacen en términos de una función de mapeo y otra de reducción y el cálculo se hace de forma paralelizada. Los autores muestran Map Reduce como un modelo que facilita el trabajo con sistemas paralelos y distribuidos, ya que oculta detalles de paralelización, tolerancia a fallos, optimización y balance de carga. Es necesario optimizar los recursos de red cuando se trabaja con Map Reduce, por ello es bueno leer los datos desde discos locales y reducir la cantidad de datos enviados a través de la red. En el caso del problema de predicción, si denotamos Y a la variable de respuesta (variable dependiente) y X a las variables predictoras (variables independientes), entonces el método cuyo fin es realizar predicciones busca modelar matemáticamente la información sistemática que X proporciona acerca del valor de Y.
En la agricultura, la ciencia de datos se ha usado para elevar la productividad agrícola mediante la recopilación y el procesamiento de información sobre el crecimiento de las plantas, el monitoreo de gases de efecto invernadero y el análisis de las posibles consecuencias del cambio climático en los cultivos (Mathivanan y Jayagopal 2019, 55). Además, las técnicas de big data han facilitado muchos de los avances recientes en el campo de la medicina de precisión y se tiene la expectativa de que sustenten la mayoría de los adelantos en el tratamiento y la prevención de enfermedades que aún están por venir (Clare y Shaw 2016, 1). En [53] se hace énfasis en la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para facilitar la captura y estructuración de grandes volúmenes de datos y también cómo se han implementado para el análisis de estos. Se presentan algunas preocupaciones respecto a la integración de IA con Big Data, que no se resuelven solo con pensar en la distribución y paralelización, sino que requieren otros análisis. Las técnicas de IA para el tratamiento de Big Data permiten la delegación de tareas complejas de reconocimiento de patrones, aprendizaje y otras tareas basadas en enfoques computacionales, la IA contribuye a la velocidad en la manipulación de los datos, facilitando la toma de decisiones rápidas.