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Carme Artigas,  Fundadora y CEO de Synergic Partners (Telefónica), explica su visión acerca de la transformación digital y el papel que juega en ella la inteligencia artificial.  Para Carme, el valor de negocio de los datos (big data)  llega en tres ámbitos: genera nuevas fuentes de ingresos a raíz de la personalización, reduce el fraude y riesgo y es más eficiente en términos operativos, ayuda a tomar mejores decisiones.

La entrevista se desarrolló en RETINA LTD, el evento de EL PAÍS Retina que reunió a los líderes de la transformación digital en el Museo Reina Sofía de Madrid el 28 de noviembre de 2017.

Ángel Pérez reflexiona en este artículo sobre los modelos literarios como una forma de aprendizaje para que las máquinas puedan entender mejor cómo pensamos los seres humanos.

El fin último de la Inteligencia Artificial en Educación (AIEd) es definido por Pearson y el University College de Londres (UCL) en su AIEd report (Intelligence Unleashed) como “la consecución de un entendimiento más profundo y exacto sobre cómo ocurre realmente el aprendizaje”. [...] “El futuro ofrece el potencial de  herramientas y soportes mucho más avanzadas. Imagínese compañeros de aprendizaje permanenteaccionados por AI que pueden acompañar y apoyar a los alumnos a lo largo de sus estudios - dentro y fuera de la escuela - o nuevas formas de evaluación que miden el aprendizaje mientras se está llevando a cabo, dando forma a la experiencia de aprendizaje en tiempo real”

Según el informe existen tres modelos de AIEd:

• el pedagógico (conocimiento de aprendizaje efectivo)
• el dominio (el conocimiento del transmisor)
• el de aprendiz (conocimiento del aprendiz)

Overview

 1. Motivation

2. Framework

3. PigSPARQL

4. Evaluation

5. Summary PigSPARQL: Mapping SPARQL to Pig Latin

agenda:

• Big Data in Action
• Introducing Oracle Spatial and Graph
• Using RDF for Big Data and Mining
• Tools: Oracle and 3rd party
• Demo
• Summary

Estamos ante la era Big Data. Internet of Things es la tendencia que más está despuntando actualmente y a la vez será una de las fuentes de información que mayor volumen de datos aportará. Nos encontramos ante un caos de información que será cada vez más complicado de gestionar.

Estos datos están almacenados de cualquier manera, sin estructura o semiestructurados. ¿Pero qué pasa si a toda esta cantidad de datos le damos significado? De hecho, son sólo comprensibles para nosotros ya que son cadenas de texto, pero ¿y si queremos que las máquinas también comprendan esta información?

Tim Berners-Lee, en 1998 ya definió la web semántica, o Web 3.0, como una web de datos global, cuya objetivo no sólo es ser útil para la comunicación entre humanos, sino también entre máquinas. Pero para que lo entiendan estas máquinas, para darle significado, tenemos que representar estos datos no sólo como cadenas de texto, sino como cosas. Y estas cosas, conectarlas y enlazarlas entre sí. Básicamente, hacer una "integración semántica" de los datos, basándonos en el modelo de la jerarquía o pirámide DIKW (Data, Information, Knowledge and Wisdom) para representar relaciones funcionales y/o estructurales entre datos, información, conocimiento y sabiduría.

IBM anunció el 24 de Febrero el acuerdo definitivo para adquirir Cloudant, Inc., un proveedor de database-as-a-service (DBaaS). IBM espera que, con esta compra, se extienda su oferta en Big Data and Analytics, Cloud Computing y Mobile.

Cloudant es un participante y contribuyente muy activo en Apache CouchDB. El servicio de datos de Cloudant, basado en JSON, facilita el acceso y el almacenamiento de la actual explosión de datos móviles, mediante un sencillo interfaz de desarrollo (API).

En este vídeo, Robert Roser, de Fermilab, explica como han contribuido los avances en Big Data en el hallazgo del bosón de Higgs:

"Scientists needed to process vast volumes of data in order to find the fundamental subatomic particle".

AAAI 2013 Fall Symposium; Westin Arlington Gateway in Arlington, Virginia, November 15-17, 2013.

Workshop Description and Scope

One of the key challenges in making use of Big Data lies in finding ways of dealing with heterogeneity, diversity, and complexity of the data, while its volume and velocity forbid solutions available for smaller datasets as based, e.g., on manual curation or manual integration of data. Semantic Web Technologies are meant to deal with these issues, and indeed since the advent of Linked Data a few years ago, they have become central to mainstream Semantic Web research and development. We can easily understand Linked Data as being a part of the greater Big Data landscape, as many of the challenges are the same. The linking component of Linked Data, however, puts an additional focus on the integration and conflation of data across multiple sources.

“People are overlooked for a variety of biased reasons and perceived flaws. Age, appearance, personality. Bill James and mathematics cut straight through that. Billy, of the 20,000 notable players for us to consider, I believe that there is a championship team of twenty-five people that we can afford, because everyone else in baseball undervalues them.”

Esta fue la idea que Peter Brand (interpretado por Jonah Hill en la película Moneyball) vendió a Billy Beane, manager general de los Oakland Athletics en el 2002. El año anterior, el equipo de Beane consiguió llegar a la post-temporada, pero fueron derrotados por los Yankees. El equipo perdió 3 jugadores estrella como agentes libres, y Beane no tenía el presupuesto suficiente para reemplazarlos. Sin embargo, el analista de beisbol Brand demostró que Beane podía conseguir grandes resultados con un presupuesto pequeño, y como resultado, el equipo fue a las series mundiales el año siguiente.

Usar los datos para encontrar jugadores infravalorados no se terminó en este equipo. Beane y Brand comenzaron una tendencia en el beisbol que cambió el juego para siempre, y el uso de los datos no ha hecho más que convertirse en más complejo y competitivo según ha aumentado el volumen y naturaleza de los datos.

Este es el foco de la presentación de Dean Allemang, Tim Harsch y Amar Shan en la reciente conferencia de SemTech, "Big Data Analytics for Baseball". Los 3 hombres de YarcData demostraron a una sala llena de fans del beisbol y de las tecnologías semánticas como en el actual mundo de Big Data, RDF no es sólo una gran solución para sanidad, administración pública y organizaciones, sino también para el pasatiempo favorito de América.