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Ver en VIVO: 19 industrias que desaparecerán gracias a la implementación de la blockchain



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¿Qué es el Blockchain?

Es una tecnología poderosa que será capaz de modificar pilares fundamentales de la sociedad como el sistema de Gobierno, economía y los negocios,
Que modificara los conceptos como la economía, finanzas, propiedad y confianza.
Básicamente funciona como el libro contable en la tecnología de las criptomonedas el cual regula los movimientos de estas (las entradas y salida) descentralizado, con la diferencia de que hay miles de copias de estos libros contables en todo el mundo, que lo tienen personas (mineros), cuando alguien trata de modificar su copia de manera corrupta, al representar el cambio a las demás replicas, es rechazado el cambio. (Costo de transacción es eliminado, el peso regulatorio, sin transaccionar mediante instituciones)

Esta es la era Digital

Que obliga a modificar conductas y adaptarse rápidamente a las nuevas tecnológicas, el cual está  por dos factores
•   más personas en el mundo
•   la comunicación es mucho más rápida

El patrón de compras también es más simple y rápida debido a la digitalización. El cual promueve la creación de nuevos modelos de negocios.

El bitcoin es la primera moneda del mundo que es descentralizada ya que no depende de ningún gobierno ni de un banco central, no cuenta con edificios, ni empleados, ni CEOs,
Esto se lo permite el BLOCKCHAIN el cual es el que permite las trasferencias de criptomonedas, y permite intercambio de activos de valor sin intermediarios de forma segura,

El Blockchain (cadena de bloques información de manera encriptada) es un protocolo de consenso que permite un registro inmutable encriptada, permanente y distribuida entre usuarios (comunidad), sin necesidad de confiar entre ellos.

¿Cómo funciona el blockchain?

Cada bloque se va guardando la información de manera encriptada, permitiendo almacenar datos como: Registros de una transacción, registro de título de una propiedad, de un vehículo. utilizando códigos secuenciales, mediante base de datos, lo cual lo hace vulnerable, entonces la solución y protección de estos datos es realizar una descentralización mediante una comunidad de usuarios con una pc (convirtiéndose en usuarios y nodos), replicando de forma exacta en cada uno de los nodos la información entre los usuarios no tienen la posibilidad de conocerse entre ellos y con esto se genera la seguridad ya que los registros se van duplicando de manera intacta entre cada nodo, y vía consenso deben aprobar la transacción y si un nodo detecta alguna modificación esto lo invalida, dándose así la seguridad por medio de la comunidad del blockchain.

Se puede hacer transacciones de manera directa y segura sin necesidad de intermediarios.

Beneficios del Blockchain
•   rapidez: Transacciones de manera inmediata
•   privacidad: a través de la encriptación decides que información se comparte
•   Menor costo: debido que se eliminan los intermediarios y por ende los costos de cada uno de ellos
•   Transparencia: por las blockchain públicas toda blockchain es publica ya que se puede visualizar la información que se está pasando al blockchain
•   Eficiencia: rapidez y economía
•   limita el riesgo de fraude
•   confianza entre terceros desconocidos  (internet)



Billetera de bitcoin (criptomonedas)

Como crear un wallet de criptomonedas

•   crear un email seguro (Utilizar un email encriptado)
Recomendaciones (cuenta encriptada)
1.   servidor de correo Protonmail
2.   servidor de correo gmx
Cuenta únicamente para criptomonedas realizando el registro desde la pc

•   que contendrá el wallet
Token (criptomonedas) es proyecto que es algoritmo matemático en la tecnología en blockchain

•   plataformas para wallet (exchanges)
1.   BTC.com
2.   Coinapult
3.   kraken
4.   colonials

   ¿Cómo pasar USD a token?

Con bitcoin desde la página web para comprar los token o bitcoins, ingresar el monto desde el banco de preferencia se hace la transferencia para comprar a los bitcoin, o transformar el dinero directamente del banco al wallet

•   ¿Cómo pasar token a USD?
Hacer transferencia desde el wallet al banco de preferencia

•   VALORES ANCLA
En comparación de tokens contra el valor del dólar,  el valor ancla es el proyecto o token que tienen el mayor valor, y de esta manera  tener conocimiento de cuál es el valor en tiempo real del token, y poder realizar la transferencia en la misma plataforma o mismo proyecto.

Tokens más famosos

Invertir el dinero que estás dispuesto a perder, reconocer que hay personas que aprovechan y hablan de cifras estratosféricas que no es real alcanzar.
Existen más de 800 criptomonedas pero los que lideran el mercado son los proyectos de bitcoin y sirium clasics.
 
En las criptomonedas se encuentran 3 categorías:
•   Como moneda (transacción)
•   como computación distribuida (permite contratos inteligentes)
•   y como la privacidad

Sirium clasics mediante direcciones únicas que permite realizar los contratos inteligentes los cuales han sido programados mediante cláusulas que se ejecutan de manera automática en logística y legalmente entre dos personas, para evitar fraude, mediante obligaciones/responsabilidad y de manera privada

¿En que se respaldan?

1.-Por la comunidad lo cual es fundamental, el precio de las criptomonedas está compuesto por la oferta y la demanda, por ejemplo si el token llamado BITCOIN no refleja ninguna transacción eso significara que el precio del Bitcoin se desplomara a cero, por lo que el incremento de la comunidad (usuarios que utilicen criptomonedas es imprescindible)
2.-Codigo y matemáticas, las criptomonedas están reguladas mediante su código, de tal forma que solo cierta cantidad estará a venta.


Criptoeconomia

Una nueva disciplina que está compuesta por la criptografía que permite realizar las transacciones de forma segura sin intermediarios y la economía es como se realizara el trato de ese token (criptomonedas) de manera que la comunidad sea motivada a seguir invirtiendo en ese proyecto y lo sigan utilizando.

Dos criptomonedas más famosas:

•   Bitcoin está considerado como el oro digital, que está limitado, Satoshi Nakamoto es la persona o grupo de personas que crearon este protocolo a código abierto para todo el mundo.
•   Sirium clasics está catalogado como el petróleo, es el que permite el desarrollo de la economía digital. Creado por Italik en el 2013

Blockchain pública quiere decir que todo mundo puede ver la transferencia en tiempo real de cantidad y a donde va destinada esa transacción.
Funcionan como moneda, las características del bitcoin está limitado y el sirium aún no está limitado el volumen.
Para emitir bitcoins debe haber un minero que es quien verifica la transacción y por el esfuerzo tecnológico y de energía le otorgan cierta cantidad de bitcoin.


FUENTE:
Conferencia en vivo:

http://www.sistemasycontroles.net/foro2/biblioteca-de-blockchain-y-criptomonedas/(descarga-y-en-vivo)-conferencia-de-blockchain-y-criptomonedas-banistmo-panama/
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[VIDEOTUTORIAL] Aprende Bitcoin desde cero [BLOCKCHAIN] - Tutellus



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[DESCARGA Y EN VIVO] Conferencia de Blockchain y Criptomonedas Banistmo PANAMÁ



Para ver en vivo:


Para ver en vivo en facebook:
https://www.facebook.com/Banistmo/videos/1553037831407933/

Para descargar o ver online [OPENLOAD][436.2 MB][1 hora 50 min]
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Puedes leer el artículo de la conferencia en
http://www.sistemasycontroles.net/foro2/biblioteca-de-blockchain-y-criptomonedas/articulo-conferencia-blockchain-y-criptomonedas-(banistmo-panama)/
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Los nootrópicos, la droga que arrasa entre los ejecutivos y los programadores de Silicon Valley



Smartphones, smartTVs, smartwhatches y, en los últimos años, también "smart drugs". Esto es lo que defiende un grupo cada vez mayor de ejecutivos y programadores: que ciertas combinaciones de suplementos alimentarios, drogas psicoactivas y prácticas como la meditación o el ayuno pueden mejorar la función cognitiva de una forma brutal.

Y lo más sorprendente es que no es algo minoritario. Los nootrópicos o 'potenciadores cerebrales' son los nuevos reyes de Silicon Valley: drogas hechas (casi) a medida de la élite intelectual de centro tecnológico del mundo. ¿Qué hay detrás de esta moda?

Del "dopping intelectual" a la "mejora cognitiva"



El 'dopping' intelectual es tan viejo como nuestro conocimiento de las sustancias psicoestimulantes. ¿Qué son si no el consumo tradicional de cafeína o nicotina? Durante las últimas décadas del siglo XX, empezamos a encontrar sustancias más fuertes.

Lo típico eran medicamentos como el Adderall o el Ritalin (Rubifen, Centramina o Concerta, por sus nombres comerciales en España), usados en determinados trastornos de atención, que tenían efectos muy considerables y se volvieron muy populares en el mundo universitario y profesional de alto nivel.

Pero lo de ahora no tiene precedentes. "Yo diría que la mayoría de las empresas de tecnología tendrá por lo menos una persona en algo de esto" decía hace un par de años Jesper Noehr, CEO de BitBucket hasta que lo vendió a Atlassian. Y viendo las decenas de grupos, foros y blogs dedicados a la "mejora cognitiva" podría ser cierto. Reportajes en prensa, entrevistas a ejecutivos de primer nivel o comparativas de qué productos van mejor para según que habilidades psicológicas queramos mejorar.

El boom de los nootrópicos



En 1964, Corneliu Giurgea, un psicofarmacólogo rumano, descubrió el piracetam. Actualmente, el piracetam se usa para mioclonías corticales (movimientos involuntarios, rápidos y breves de los músculos) y para trastornos de la atención y la memoria (sobre todo, relacionados con enfermedades degenerativas).

Giurgea se dio cuenta de que ahí había algo y, coincidiendo con el revival de la guerra contra las drogas, en 1972 acuñó el término "nootrópico" que quería separar ciertas sustancias psicoactivas porque mejoraban la función cognitiva del cerebro (y, aparentemente, tienen una neurotoxicidad muy baja y muy pocos efectos secundarios).

Sabemos que el piracetam, por ejemplo, tiene efectos moderados sobre la memoria y la atención. Algo que también se sospecha en los más de 20 compuestos dentro de su misma familia: aniracetam, fenilpericetam, oxiracetam, etc... Pero actualmente los nootrópicos no se circunscriben solo a esos medicamentos.

Al contrario, hay decenas de productos que se usan con estos fines: derivados de plantas (teanina, cafeína o cúrcuma), "moduladores de la dopamina" (como el metilfenidato o la tirosina), nutrientes (como el Omega 3 y el magnesio) y otro montón de grupos de sustancias. Y lo que no son sustancias: hay ciertas prácticas y ejercicios como la meditación, la dieta o el ayuno que también están a la orden del día.

Demanda sí, evidencia no



"Hay una demanda importante, pero el hype en torno a su eficacia excede la evidencia disponible", explicaba al Washington Post Murali Doraiswamy, un profesor de la Universidad de Duke dedicado a la mejora cognitiva. Es cierto que la demanda de este tipo de productos o ejercicios para incrementar las habilidades cognitivas no para de crecer.

El problema es que la evidencia que sostiene a estos compuestos es muy pobre. Algunos experimentos han encontrado efectos a corto plazo. Por ejemplo, en 1983, un científico ruso publicó un estudio sobre como el fenilpiracetam impulsaba las habilidades mentales y físicas de los cosmonautas en el espacio. En el 99, se planteó que el piracetam podía usarse en el tratamiento del Alzheimer.

Algo similar ocurre con el ayuno. Hay estudios muy interesantes que muestran que el ayuno intermitente puede ayudar a mejorar el desempeño cognitivo en animales, pero no tenemos ninguna prueba de que eso se repita en seres humanos. Sin embargo, las empresas que ofrecen ayunos para mejorar cognitivamente están a la orden del día.

El ambiente cognitivo más competitivo del mundo



Los resultados siempre han sido insatisfactorios. Al final, el piracetam se usa solo para las mioclonías porque, pese a sus escasos efectos secundarios, sus beneficios no son nada impresionantes. Y el ayuno sigue siendo, sobre todo, una práctica de índole religiosa. Eso último pasa con todos los nootrópicos, tienen efectos escasos (cuando tienen algún efecto), pero, en general, desconocemos los efectos secundarios (y a largo plazo) de este tipo de drogas. Algo que, no hace falta ni decirlo, nos sitúa frente a un escenario muy peligroso.

Sin embargo, todo parece apuntar a que el fenómeno social va a ir a más. Fundamentalmente porque como explica el profesor Doraiswamy se debe a la aparición de "una sociedad basada en el conocimiento que valora la velocidad y la agilidad mentales sobre todas las cosas". En la misma línea habla Jesse Lawler, anfitrión del podcast Smart Drugs Smarts: "vivimos en uno de los ambientes más competitivos mentalmente". O, al menos, esa es la impresión que tienen. No hace falta nada más para que surja gente que convierte falsas promesas en miles de dólares.

Fuente: xataka.com
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Hewlet Packard Enterprise presentó prototipo resultado de su proyecto The Machine que innova con arquitectura de cómputo impulsada por memoria.

Hewlet Packard Enterprise, HPE presentó su prototipo resultante del proyecto de investigación The Machine,  una computadora que basada en una arquitectura que se centra en la memoria y no en el procesador, elimina la ineficiencias de comunicación entre procesadores que se calcula hoy significan un 90% del trabajo, al mover información entre los distintos niveles de memoria.

“Los secretos de la próxima innovación científica revolucionaria capaz de cambiar la industria o la próxima tecnología capaz de alterar la forma de vivir se esconden, visibles, detrás de las montañas de datos que creamos todos los días. Para hacer realidad esta promesa, no podemos confiar en las tecnologías del pasado, necesitamos una computadora creada para la era del Big Data”, comparte Meg Whitman, Directora General de Hewlett Packard Enterprise. 

Este nuevo enfoque brinda el acceso a cada procesador en un sistema, a una poderosa base de memoria compartida no volátil (también llamada storage class memory), posibilitando el intercambio de datos por un protocolo de interconexión común y de alto rendimiento.

El prototipo presentado cuenta con 160 TB de memoria dispersos en 40 nodos físicos, utiliza un sistema operativo basado en Linux y enlaces de comunicación fotónica.

“Creemos que el Cómputo Basado en Memoria es la solución para impulsar la industria tecnológica de modo tal que posibilite avances en todos los aspectos de la sociedad. La arquitectura que presentamos puede aplicarse a todas las categorías informáticas, desde dispositivos periféricos inteligentes a supercomputadoras”, explica Mark Potter, Director de Tecnología de HPE y Director de Hewlett Packard Labs.

Fuente: siliconweek.com
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BIBLIOTECA DE BIG DATA / Watson Analytics en la práctica: Así se utiliza la herramienta
« Último mensaje por graphixx 17 de junio de 2017, 04:49:57 am »
Watson Analytics en la práctica: Así se utiliza la herramienta con capacidades cognitivas de IBM



Mostramos en este artículo cómo funciona la herramienta Watson Analytics y sus principales funcionalidades para sacar el máximo partido de los datos corporativos.

Muchos recordarán que la supercomputadora Watson, de IBM, se hizo famosa después de ganar Jeopardy en 2011, y desde entonces la máquina ha basado su inteligencia artificial para ir tan lejos como pueda, desde ayudar a médicos a diagnosticar el cáncer de pulmón, hasta hacer que una compañía pueda desarrollar nuevos productos y servicios, utilizando su gran procesamiento de datos y algoritmos.

Esta máquina cognitiva es capaz de tomar enormes cantidades de datos, y enseñar a sí misma a responder preguntas notables. Sus habilidades de procesamiento del lenguaje natural le permiten hacer visiones complejas, predictivas y dar apoyo para crear nuevas estrategias para el negocio.

Watson es ahora la columna vertebral de muchas aplicaciones de terceros como Sell Smart, una aplicación de formación para minoristas móviles; u OrangeHRM, una solución de recursos humanos de código abierto. Hay que señalar que las características básicas de Watson son gratuitas.

Existen diversas soluciones de IBM con el apellido de Watson que incorporan ciertas capacidades de la supermáquina, entre ellas Watson Analytics, con disposiciones afines a la inteligencia de negocio, como son la visualización, exploración, reporteo y predicción. Lo más importante es que incorpora el reconocimiento del lenguaje natural.

Gran plataforma

Para tener acceso a esta plataforma en internet, sólo necesitas registrarte. Recibirás un mes gratis, y después deberás pagar 35 dólares mensuales para seguir con los beneficios de este servicio.



Como irás viendo a través de su uso, Watson Analytics es una plataforma lo suficientemente sencilla de usar en tu negocio, y está diseñada para impulsar casi cualquier industria,

Luego de regístrarte y comenzar a cargar datos de tu organización desde una hoja de cálculo que provee la herramienta, comenzarás a tener los primeros resultados. Además, Watson Analytics te permite integrar otras fuentes de datos como Twitter.

Antes de profundizar más en la plataforma, es importante que sepas que el equipo de soporte al cliente de IBM Watson Analytics se puede contactar a través de chat en vivo, o a través de correos electrónicos de asistencia.



Los avisos de orientación de IBM Watson Analytics son muy útiles para los usuarios que son nuevos en el estudio de datos, y para los analistas de negocios experimentados que prefieren concentrarse en obtener fuentes rápidas de información, en lugar de saber “cómo se cocinan los datos”.

A trabajar

De inicio, el sistema es muy intuitivo, pero puede ser un poco intimidante para los principiantes. Sin embargo, independientemente del nivel de habilidad, se recomienda ver primero los tutoriales. La mayoría de los usuarios serán capaces de navegar y colocar información durante su travesía a través de la herramienta, pero el tutorial te pondrá más  rápido en marcha, sobre todo si nunca has utilizado una herramienta de este tipo. Aún con experiencia en análisis de datos, seguirá siendo un gran ahorro de tiempo ver los tutoriales de inicio.



Hay que señalar que esta solución empresarial es muy atractiva para usuarios que nunca antes habían podido hacer predicciones a partir de datos, ya que les permite seleccionar de inicio algunas tareas para explotar su análisis de procesamiento.



Lo primero que hay que hacer es cargar los datos para empezar a recibir información en tiempo real y poder hacer predicciones. Como se comentó anteriormente, esto se realiza a través de arrastrar y soltar un conjunto de datos de una hoja de cálculo o haciendo una selección de una fuente de terceros como Twitter. Un filtro rápido ayuda a ordenar las fuentes de datos a medida que se cargan en Watson.



Para comenzar a explorar, Watson Analytics automáticamente sugiere preguntas sobre los datos cargados, ofreciendo gráficos como respuesta. De esta manera, los usuarios tienen un punto de partida para hacer sus propios cuestionamientos y observar cómo la plataforma visualiza los datos.

Watson sugiere formas adicionales para mostrar la información arrojada y hacer comparaciones (por ejemplo, gráficos circulares, gráficos de barras, diagramas de dispersión, mapas o nubes de palabras). A continuación, pueden guardarse para un análisis posterior. Por ejemplo, puedes poner cuales son los productos más rentables por categoría, país, o región, y los datos aparecerán sólo unos segundos después de que se insertan.



Cuando los usuarios van a hacer una predicción sobre un conjunto de datos, pueden cambiar el nombre de los mismos y agregar hasta cinco objetivos en sus campos. Un diagrama proporciona las acciones predictivas y muestra visualizaciones que se rellenan en función de los objetivos que se requieren. Ello ayuda a guiar a través de ganancias y pérdidas para acciones futuras.

Un informe de calidad de datos también ayuda a que se muestre la información por campo y con valores atípicos. Estos datos también se pueden guardar y fijar para un análisis posterior. Siguiendo con los pasos para lograr una mejor estrategia al interior de la organización, hay que recordar que la plataforma nos ayuda a crear predicciones sobre rentas, precios y ventas para saber qué estrategia hemos de seguir, y tener en cuenta dónde es bueno invertir o qué cambiar para impulsar los ingresos.



Watson Analytics ofrece además a sus usuarios la capacidad de organizar los datos que se han cargado y guardarlos con diseños predeterminados. Al organizarlos de esta manera, se pueden crear cuadros de mando e infografías. Dentro de esta vista, se puede arrastrar y soltar cualquier visualización que se haya guardado anteriormente. También se pueden crear plantillas propias para presentar los datos de la forma que se desee.



Una de las cosas más útiles en esta plataforma digital, es que también puedes usar una herramienta para conocer de lo que se habla más en redes sociales como Twitter, y así analizar por región, país, estado o ciudad, o hasta por género, las tendencias para tener objetivos más claros sobre a dónde podrías dirigir tu próxima estrategia comercial y de marketing, lo cual es de gran ayuda en estos días.



Una vez que se ha aprendido lo básico de esta plataforma digital, el usuario puede pasar a la fase de descubrimiento (es decir, ejecutar el análisis) de dos maneras: haciendo clic en un conjunto de datos específico o escribiendo una duda en la barra de preguntas. Al hacer clic en un conjunto de datos específico, se proporcionan avisos denominados “Puntos de inicio”, que ofrecen información que IBM Watson Analytics ha calculado y que probablemente sea de tu interés.

Eso significa información instantánea entregada a través de algoritmos comúnmente utilizados y preconstruidos. Si escribe una pregunta en la barra, el sistema buscará esa información en todos los conjuntos de datos que ha cargado en la herramienta.



También se puede hacer clic en “Ayuda” para aprender a plantear una pregunta al sistema. Esta herramienta funciona muy bien con el lenguaje natural, lo que significa que podría escribir un cuestionamiento tal cual se le hace a un amigo o colega, y luego obtener ideas y sugerencias que encajan.



Asimismo  podría escribir una serie de palabras clave. Por ejemplo, “¿Qué tipos de productos son más populares en todo el periodo del Buen Fin?” Y luego “productos, noviembre”. En respuesta a ambos, el sistema levantará varias preguntas sugeridas y varios conjuntos de datos en orden de relevancia.

IBM Watson Analytics es muy intuitivo, es como conseguir un nuevo teléfono móvil inteligente y poco a poco averiguar los comandos, para después darse cuenta de los beneficios que se tienen con cada descubrimiento, y que al final no es tan difícil de usar.

Lo ideal, como cada equipo o software nuevo, es ir explorando, ver los tutoriales, y darse cuenta que tiene al alcance de sus manos una de las computadoras cognitivas más importante del mundo, y que su uso podría ayudarlo a diferenciarlo de la competencia y a crear esos desarrollos que van a cambiar el mundo.

Más herramientas

Para aquellos con habilidades más profundas en ciencias de datos, la plataforma es una gran experiencia. Más allá de pasar por alto las indicaciones y moverse directamente a inmersiones profundas y crear gráficos de decisión, le ayudará a crear esa línea fina para desarrollar un espectro de habilidades muy superiores que ayudan a diferenciarse de la competencia, y sobre todo a crear predicciones más completas para la modificación o desarrollo de nuevas estrategias comerciales.

Hay 32 conectores para facilitar el uso de datos. Un ejemplo de la lista es la inclusión de hojas de cálculo (CSV, XLS, TXT), así como otras plataformas amigables entre las que destacan Eventbrite, Hubspot, OneDrive, Paypal, SugarCRM, SurveyMonkey y Twitter.

Es interesante que un conector de Twitter se enumere para su uso en IBM Watson Analytics, ya que para el resto de las redes sociales es necesario acceder a ellas a través de IBM Watson Social Media. En esta última es donde se pueden encontrar numerosas conexiones a todos los medios sociales (incluyendo Facebook, Snapchat e Instagram), así como a blogs, comentarios, foros y videos.



IBM Watson Analytics también permite consultar directamente una variedad de bases de datos, incluyendo Cloudera Impala, Microsoft Azure, MySQL, Oracle, PostgreSQL, PostgreSQL en Compose, Servidor SQL (Structured Query Language), Sybase, Sybase IQ y Teradata.

La simplicidad de su usabilidad hace que la plataforma digital sea fácilmente infravalorada cuando se considera que la preparación de datos suele tardar más tiempo que cualquier otro paso en los procesos de análisis, pero aquí es cuestión de clics, y ya está.



Hay que tener en cuenta que Watson Analytics no realiza análisis de flujo continuo, como sucede con datos arrojados por equipos conectados entre sí, como ocurre en el Internet de las Cosas (IoT) y otras fuentes y sistemas donde la información es transmitida y el análisis debe ser instantáneo.

Sin embargo, los datos se pueden actualizar con frecuencia, cada cinco segundos aproximadamente, para una lectura casi en tiempo real. Eso será suficiente para muchos casos de uso y ciertamente para los que IBM apunta para crear una experiencia muy completa: visualización, patrones, análisis de los medios de comunicación social en el tiempo y predicciones. ¿Qué esperas para comenzar a usarlo?

Fuente: siliconweek.com
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BIBLIOTECA DE BIG DATA / Lenguaje natural e inteligencia predictiva para la analítica de datos
« Último mensaje por graphixx 17 de junio de 2017, 04:31:43 am »
Lenguaje natural e inteligencia predictiva, el coctel perfecto para democratizar la analítica de datos



Gracias a tecnologías como IBM Watson Analytics, las máquinas ya son capaces de entender y procesar nuestro lenguaje natural. No es ciencia ficción, sino una realidad que cualquier empresa puede utilizar para mejorar sus procesos de negocio. Aquí les mostramos cómo hacerlo.

Hace unos años, si alguien le hubiera preguntado qué le respondió su teléfono o computadora sobre si este día era bueno para realizar una transacción de negocio, o por qué este mes no llegaron los comensales esperados a su restaurante, tal vez hubiera pensado: “de qué habla este tipo”.

Sin embargo, actualmente, con los avances en el procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia predictiva, la probabilidad de que su equipo móvil le muestre a través de

un gráfico o infografías las probabilidades de que este día sea el mejor para impulsar su negocio, es muy factible. Soluciones como IBM Watson Analytics son la respuesta.

Esta herramienta de IBM ayuda a que cualquier persona pueda tener acceso a un análisis de datos de su negocio, con sólo seguir unos cuantos pasos. Es la democratización de esta tecnología que puede ayudarle a tomar mejores decisiones y a predecir cómo y cuándo es importante realizar inversiones, o mejor esperar un poco más para no generar pérdidas a la organización.

El procesamiento del lenguaje natural es un aspecto del aprendizaje automático, de los grandes datos y de la inteligencia artificial, que tiene el potencial de cambiar la forma en que se toman decisiones, saber qué podría pasar y adelantarse a posibles riesgos.

El aprendizaje del lenguaje natural

En términos básicos, el procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de una computadora para entender el habla humana, tal como se expresa una persona con otra. Es la diferencia entre decir: “Siri, ¿dónde está la cafetería más cercana?” y “Buscar cafeterías con los precios más baratos y el mejor cortado”.

Durante mucho tiempo, las búsquedas en línea tuvieron que ser hechas utilizando secuencias de palabras combinadas con términos de búsqueda booleanos (donde se define la relación entre palabras) que terminaron sin ser una conversación tradicional entre dos personas. Sin embargo, hoy en día diversas plataformas pueden responder una pregunta exactamente como se lo haría un amigo. Además, los resultados son muy fiables.

El mismo reconocimiento del lenguaje natural se está desarrollando para el habla digital. Asistentes de Inteligencia Artificial como Siri, Cortana y Google Now son buenos ejemplos de esto.

Aunque parece sencillo para un humano responder a una pregunta de lenguaje natural, es una tarea increíblemente compleja para una computadora, que requiere muchos cálculos y predicciones, lo cual debe ocurrir en la nube y en una fracción de segundo.

Lo fascinante es que, mientras que un ser humano entiende inherentemente lo que se dice, una computadora realmente no puede decir que entiende el lenguaje. Puede analizar las diferentes palabras, el contexto, el uso gramatical, etc. y luego hacer una predicción sobre qué respuesta será la mejor, pero en realidad no entiende lo que estamos diciendo.

Uno de los objetivos del procesamiento del lenguaje natural, es acabar con los lenguajes de programación como Java, Ruby o C, y reemplazarlos con instrucciones humanas en lo que respecta al habla. Otro es la inteligencia artificial realista, en la que la computadora puede reaccionar e interactuar con un ser humano sin problemas.

¿Cómo se usa?

Los asistentes de computadora como Siri y Cortana son el uso más visible del procesamiento del lenguaje natural hoy en día, pero hay muchas otras aplicaciones en uso. Algunas empresas han vertido una gran cantidad de recursos en estos desarrollos, ya que se relaciona con búsquedas, lo que nos permite escribir o realizar una pregunta natural y recibir una respuesta relevante.

Varios servicios y plataformas también utilizan el procesamiento de lenguaje natural para crear respuestas de texto predictivo a, por ejemplo, los correos electrónicos de sus clientes, o los mensajes en las redes sociales, lo que permite a los usuarios elegir entre una de tres respuestas y responder a un email o mensaje con un solo clic.

Inclusive, es muy posible que hayas utilizado este procesamiento alguna vez, como cuando quisiste usar la opción de “traducir” dentro de alguna red social o servicio de búsqueda para entender un idioma extranjero (con resultados variables).

Una traducción automática confiable ha sido un objetivo del procesamiento de lenguaje natural desde la década de los cincuenta, y los resultados han ido mejorando con el tiempo.

Otros programas están siendo desarrollados y utilizados para poder resumir automáticamente documentos largos o extraer palabras clave relevantes en el proceso de búsqueda. El sistema legal está utilizando este tipo de aplicaciones, por ejemplo, para ayudar a los abogados a clasificar miles de páginas de documentos en cualquier caso y encontrar información relevante.

Los mismos vendedores están utilizando el procesamiento de lenguaje natural para el análisis del sentimiento de los consumidores, combinando los millones de tweets y otros mensajes de medios sociales para determinar cómo se sienten los usuarios acerca de un producto o servicio en particular. Tiene el potencial de convertir todo Twitter o Facebook en un grupo de enfoque gigante, a una fracción del costo. Estos es parte de lo que hace Watson Analytics para el tema de la inteligencia predictiva de sus resultados.

Buena combinación

Otra forma de usar esta tecnología diariamente en tu vida es con la clasificación de texto, que es lo que usan algunos servicios y otros proveedores de correo electrónico para determinar si un mensaje es spam o no. Esta es una clasificación binaria muy simple: un correo electrónico es spam o no lo es. Pero formas más sofisticadas se están utilizando para análisis tan complejos como la determinación del autor de una obra, comparándola con otras obras. Con ello, se hace inteligencia predictiva para evitar plagios.

Las compañías están prediciendo que los chatbots, por ejemplo, podrán asumir algunas funciones de servicio al cliente en tan sólo cinco años, proporcionando respuestas automatizadas y en tiempo real a problemas y preguntas simples que los usuarios realizan.

También se están desarrollando integraciones para situaciones y usuarios particulares. Por ejemplo, IBM, con Watson Analytics, ha desarrollado una plataforma que puede permitir a los líderes de negocios realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento clave.

De hecho, cuando la plataforma de IBM está configurada, al escribir una pregunta en su interfaz que usa parte de sus desarrollos de procesamiento de lenguaje natural, se puede visualizar esas métricas, con el objetivo de ver la respuesta e inclusive predicciones para tomar mejores decisiones. Un usuario establece el sistema para supervisar los tiempos de espera para el servicio al cliente, y cuando no se cumplen los parámetros, sabe que hay un problema que debe abordarse inmediatamente.

El poder de predecir con precisión ha ayudado a las personas a obtener una ventaja en los negocios, en la política y en la vida cotidiana. Este es uno de los principales beneficios de Watson Analytics, que ayuda a que las organizaciones entiendan mejor sus grandes datos, los exploten para predecir y crear diversos escenarios, así como para crear mejores estrategias para impulsar su negocio.

A menudo llamado “inteligencia predictiva” o “análisis predictivo”, estas metodologías anticipan con mayor precisión el clima, los mercados financieros, las elecciones… incluso la construcción de un equipo deportivo.

El procesamiento del lenguaje natural, sumado a la inteligencia predictiva, se basa en la observación del comportamiento del cliente y, con cada acción tomada, la construcción de un perfil de las preferencias.

Esa información se utiliza para anticipar los deseos y necesidades de los clientes, y predecir qué contenido sería el mejor para entregarles a través de cualquier canal. Esto es el auge de la inteligencia predictiva en industrias como el eCommerce, utilizando los desarrollos del procesamiento de lenguaje natural, algo en lo que Watson Analytics va muy por delante de sus competidores y que ayuda a democratizar el análisis de datos.

Fuente: siliconweek.com
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BIBLIOTECA DE BIG DATA / Argentina funda el Observatorio Nacional de Big Data
« Último mensaje por graphixx 17 de junio de 2017, 04:18:26 am »


El objetivo del nuevo organismo será la promoción del uso de esa tecnología.

El gobierno argentino ha creado el Observatorio Nacional de Big Data, que estará integrado en el ámbito de la Secretaría TIC de Héctor Huici, dentro del Ministerio de Comunicaciones.

Según se ha publicado en el Boletín Oficial, el observatorio tendrá entre sus funciones principales el análisis del estado del Big Data, así como el establecimiento de normativas y políticas en ese campo.

La resolución oficial expone que “el Big Data, por el enorme desarrollo, potencia y capacidad de interrelación de los diversos recursos involucrados, permite anticiparse a acontecimientos futuros y, en algunos casos, predecirlos con escaso margen de error”.

Asimismo, añade que “los datos se han convertido en un valor añadido, convirtiéndose en un activo clave, similar a las categorías clásicas de los recursos humanos y financieros, dando lugar a innovaciones en la tecnología, el desarrollo de nuevas herramientas y nuevas habilidades”.

Por otra parte, aseguran que el análisis de datos “puede traer oportunidades a sectores tradicionales de la actividad económica y social”, y comentan que “resulta propicio generar un ámbito de estudio, investigación y formulación de regulaciones y políticas públicas que fomenten el desarrollo y la aplicación del Big Data”.

Por último, se ha revelado que el Observatorio Nacional de Big Data tendrá por objeto:

  • Analizar la evolución de la tecnología de Big Data en materia de posibilidades de innovación, uso público, beneficios tecnológicos, políticos, económicos y sociales en un marco sustentable.
  • Estudiar el marco regulatorio del uso de datos personales y su relación con el desarrollo y promoción de Big Data.
  • Promover y crear plataformas públicas seguras y sustentables de Big Data para innovación y nuevas aplicaciones dentro y fuera del Estado.
  • Establecer intercambios con Estados provinciales y municipales, Pymes, emprendedores y microemprendedores en la implementación y uso de Big Data.
  • Analizar riesgos y formular normas de buenas prácticas orientadas a un uso sustentable del Big Data.
  • Articular investigaciones y desarrollos dentro del Estado Nacional e instituciones académicas, potenciando los recursos locales.
  • Promover el uso de Big Data en seguridad pública y en la lucha contra el delito.
  • Realizar informes, auditorías, compendios de buenas prácticas, propuestas de actualización normativa, plataformas tecnológicas de uso público, entre otras propuestas.

Fuente: siliconweek.com
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