Grafo de Conocimiento > artificial intelligence

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    Publicado el 22.8.2019 por Equipo GNOSS

    Los grafos de conocimiento de nuevo en 2019 el 'Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner

    Los Grafos de Conocimiento siguen en 2019 en la zona de subida del Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 de Gartner. Los encontramos por primera vez en los 'hype cycle' de Gartner el año pasado tanto en el de Emerging Technologies como en el de Inteligencia Artificial 2018.

    Este año agrupa las tecnologías emergentes en 5 tendencias:

    • Sensorización y movilidad.
    • Humanos aumentados.
    • Computación y comunicación "postclásicas".
    • Ecosistemas digitales.
    • Inteligencia Artificial avanzada y analítica.

    Gartner publicó su informe el 2 de agosto de 2019 en: https://www.gartner.com/en/documents/3956015 (puedes ver el resumen y la tabla de contenidos más abajo) y el 29 de agosto un resumen de su informe en el que comenta las novedades respecto a estas cinco tendencia. Puedes leer el artículo en el siguiente enlace: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

    Published: 06 August 2019

    ID: G00370466

    Analyst(s): David Smith , Brian Burke

    Summary:

    The 2019 Hype Cycle highlights the emerging technologies with significant impact on business, society and people over the next five to 10 years. This year includes technologies that promise to deliver a global low-latency internet, create a virtual map of the real world and mimic human creativity.

    Table of contents:

    Analysis

    • What You Need to Know
    • The Hype Cycle
    • The Priority Matrix
    • Off the Hype Cycle
    • On the Rise
      • Biotech — Cultured or Artificial Tissue
      • Immersive Workspaces
      • AR Cloud
      • Decentralized Web
      • Generative Adversarial Networks
      • Adaptive ML
      • DigitalOps
      • Decentralized Autonomous Organization
      • Nanoscale 3D Printing
      • Augmented Intelligence
      • Flying Autonomous Vehicles
      • Transfer Learning
      • Emotion AI
      • Light Cargo Delivery Drones
      • Synthetic Data
      • Knowledge Graphs
      • Personification
      • Explainable AI
    • At the Peak
      • Edge AI
      • Low Earth Orbit Satellite Systems
      • Autonomous Driving Level 5
      • Edge Analytics
      • AI PaaS
      • Biochips
      • 5G
      • Graph Analytics
    • Sliding Into the Trough
      • Next-Generation Memory
      • 3D Sensing Cameras
      • Autonomous Driving Level 4
    • Appendixes
      • Hype Cycle Phases, Benefit Ratings and Maturity Levels

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    Publicado el 21.2.2019 por Equipo GNOSS

    Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

    La consultora Gartner ha aprovechado la celebración de la cumbre Gartner Data & Analytics, celebrada en Sydney en febrero, para identificar las principales tendencias tecnológicas de datos y análisis que contarán con un gran potencial entre los próximos tres a cinco años, marcando las futuras líneas de investigación y desarrollo en este ámbito.  

    Dentro de este ránking de tendencias encontramos en la cuarta posición la Inteligencia Artificial Explicable, implementada cada vez más para aumentar y remplazar la toma de decisiones humanas. La Inteligencia Artificial Explicable en la ciencia de datos y las plataformas de aprendizaje automático (ML), por ejemplo, sería capaz de generar automáticamente una explicación de los modelos en términos de precisión, atributos y estadísticas en lenguaje natural.

    En la quinta posición se sitúa Graph Analytics, conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre entidades de interés, tales como organizaciones, personas y transacciones.

    La aplicación del procesamiento de gráficos y los DBMS de gráficos crecerá al 100% anual hasta 2022 para acelerar continuamente la preparación de datos y permitir una ciencia de datos más compleja y adaptable. 

    En su intervención, Rita Sallam, vicepresidente de investigación de Gartner, ha dejado patente el potencial impacto que los líderes de datos y análisis pueden tener en el negocio de estas tendencias, adaptando en consecuencia a ello modelos de negocio y operaciones.

    Asimismo, Gartner recomienda que los líderes de datos y análisis hablen con los líderes empresariales sobre sus prioridades comerciales y exploren cómo estas tendencias pueden posibilitar nuevas posibilidades de negocio.

     

    ‘TOP 10’ de Tendencias Tecnológicas:

    N ° 1: Análisis Aumentado

    Nº 2: Gestión de datos aumentados

    Nº 3: Inteligencia continua

    Nº 4: Inteligencia Artificial Explicable

    Nº 5: Graph Analytics                                                   

    Nº 6: Red de datos

    Nº 7: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) / Análisis Conversacional

    Nº 8: Aprendizaje automático (ML) e Inteligencia Artificial  con soluciones comerciales

    Nº 9: Blockchain

    Nº 10: Servidores de memoria persistentes

     

    Las próximas cumbres Gartner Data & Analytics 2019 se llevarán a cabo del 4 al 6 de marzo en Londres , del 18 al 21 de marzo en Orlando , del 29 al 30 de mayo en Sao Paulo , del 10 al 11 de junio en Mumbai , del 11 al 12 de septiembre en la Ciudad de México y del 19 al 19 de octubre. 20 en Frankfurt. 

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    Publicado el 7.8.2018 por Ricardo Alonso Maturana

    Why Knowledge Graphs Are Foundational to Artificial Intelligence (by Jim Webber)

    AI is poised to drive the next wave of technological disruption across industries. Like previous technology revolutions in Web and mobile, however, there will be huge dividends for those organizations who can harness this technology for competitive advantage.

    I spend a lot of time working with customers, many of whom are investing significant time and effort  in building AI applications for this very reason. From the outside, these applications couldn’t be more diverse – fraud detection, retail recommendation engines, knowledge sharing – but I see a sweeping opportunity across the board: context.

    Without context (who the user is, what they are searching for, what similar users have searched for in the past, and how all these connections play together) these AI applications may never reach their full potential. Context is data, and as a data geek, that is profoundly exciting.

    We’re now looking at things, not strings

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    Publicado el 1.8.2018 por Equipo GNOSS

    La construcción del Grafo de Conocimiento en Linkedin

    El director de Inteligencia Artificial de Linkedin explica en este artículo como Linkedin está construyendo su Grafo de Conocimiento.

    LinkedIn knowledge Graph es una gran base de conocimiento construida sobre "entidades" en LinkedIn, como miembros, trabajos, títulos, habilidades, compañías, ubicaciones geográficas, escuelas, etc. Estas entidades y las relaciones entre ellas forman la ontología del mundo profesional y son utilizados por LinkedIn para mejorar sus sistemas de recomendación, búsqueda, monetización y productos de consumo, negocios y análisis del consumidor.

    En este artículo el autor explica como aplican técnicas de Machine Learning para resolver los desafíos al crear el grafo de conocimiento, que es esencialmente un proceso de estandarización de datos sobre contenido generado por el usuario y fuentes de datos externas, en el que el aprendizaje automático se aplica:

    • la construcción taxonómica de entidades
    • la inferencia de relaciones entre entidades,
    • la representación de datos para consumidores de datos descendentes
    • la penetración de conocimiento (información) a partir del grafo 
    • la adquisición activa de datos de los usuarios para validar nuestra inferencia y recopilar datos de capacitación.

    El grafo de conocimiento de LinkedIn es un grafo dinámico. Las nuevas entidades se agregan al grafo y las nuevas relaciones se forman continuamente. Las relaciones existentes también pueden cambiar. Por ejemplo, el mapeo de un miembro a su título actual cambia cuando tiene un nuevo trabajo. Por tanto, hay que actualizar el grafo de conocimiento de LinkedIn en tiempo real cuando se produzcan cambios en el perfil de los miembros y nuevas entidades emergentes.

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    Publicado el 8.8.2014 por Equipo GNOSS

    Big Structure: At The Nexus of Knowledge Bases, the Semantic Web and Artificial Intelligence

    En este post Mike Bergman,  CEO of Structured Dynamics LLC nos habla de la evolución de las bases de datos en los últimos años. En especial señala como ha influido la web semántica en su evolución.

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    Publicado el 28.2.2012 por Equipo GNOSS

    Extended Semantic Web Conference 2012 (ESWC 2012)

    La conferencia The Extended Semantic Web Conference 2012 (ESWC 2012) tendrá lugar en  Heraklion, Creta (Grecia)  entre el 27 y el 31 de Mayo del 2012. Se trata de una conferencia clave para discutir los últimos resultados científicos y las innovaciones tecnológicas en torno a las tecnologías semánticas.

    Entre los temas de interés de la conferencia podemos incluir:

    • Artificial Intelligence
    • Natural Language Processing
    • Database and Information Systems
    • Information Retrieval, Machine Learning Multimedia
    • Distributed Systems
    • Social Networks
    • Web Engineering
    • Web Science

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    Publicado el 26.7.2011 por Equipo GNOSS

    Entrevista con Chris Welty, uno de los creadores del supercomputador Watson. El País.

    Una de las noticias tecnológicas del año 2011 ha sido, sin duda, la victoria del superordenador Watson, de IBM, en el desafío Jeopardy. En esta entrevista, publicada el 24 de Julio en El País, Chris Welty, experto en Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), responde a preguntas relativas al proyecto Watson y al futuro y presente de la inteligencia artificial.

    Entre lo más interesante, las siguientes frases:

    " (Watson) Se creó para manejar información. Cuando lo preparamos para Jeopardy! recopilamos información que pensamos que era útil para ese programa, pero si se cambia el contenido, se obtienen respuestas a temas diferentes. Ahora estamos construyendo un sistema para diagnóstico médico, para crear una especie de enciclopedia médica."

    "Puedes tener las respuestas, pero siempre tendrás que preguntar y hacer las preguntas correctas. Watson no sabe nada a no ser que una persona introduzca la información, una enciclopedia, por ejemplo; así que alguien tiene que escribirla..."

    "Para sistemas como Watson, que no toman decisiones, la responsabilidad ética queda en las personas. Sí creo que pronto veremos ordenadores tomando decisiones, entonces necesitarán algunas normas, pero soy muy optimista,..."

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    Compartido el 14.9.2010 por Equipo GNOSS

    El buscador Sourcebank tiene un público objetivo claro: los desarrolladores. Así que si eres uno de ellos, probablemente te interesará esta herramienta.
    Permite realizar búsquedas de código fuente de Java, visual C++, Perl, Python etc. También se pueden encontrar tutoriales.

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    Compartido el 18.4.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    Muy buen artículo de www.howstuffworks.com que traza el mapa conceptual y la ruta que nos conducirán a la implantación de la siguiente generación de la web: la web 3.0. Pueden encontrarse en él las principales ideas y también los protagonistas de este nuevo salto tecnológico y de enfoque de la web.

    La web 3.0 es una web inteligente que funcionará como nuestro asistente personal, capaz, por tanto, de interactuar con la monstruosa cantidad de información de la web en tiempo real y en función de los intereses personales y diferentes contextos en los que nos encontremos.

    La web del futuro, la web 3.0, estará dominada por buscadores inteligentes capaces de interactuar con las personas en lenguaje natural, por sistemas que conocerán los perfiles y gustos de las personas y les acercarán la información que les resulte de interés, por sistemas capaces de contextualizar la información, en suma, por una web capaz de interpretar la información con sentido y de conectar a las personas entre sí y a éstas con la información en función de esa interpretación.

    La web semántica, la web que hará posible estructurar los datos de manera que los sistemas los entiendan parece una de las aproximaciones necesarias para alcanzar la web 3.0. No se mencionan, sin embargo, los conceptos de Open Data Web y Linked Data Web.

    Más allá de la web 3.0 se vislumbra una web en 3D que en su conjunto funciona con un supercomputador animado por inteligencia artificial. Es lo que algunos han dado en llamar la web 4.0.

    El artículo está muy bien organizado y es recomendable para todos aquellos que se aproximan a este fenómeno desde sus intereses profesionales, pero también para aquellos otros que sólo están animados por la curiosidad o un interés personal.

    El artículo está organizado en los siguientes capítulos:

    1. Introduction to How Web 3.0 Will Work
    2. The Road to Web 3.0
    3. Web 3.0 Basics
    4. Web 3.0 Approaches
    5. Making a Semantic Web
    6. Beyond Web 3.0
    7. See more »

     

    "Internet experts think Web 3.0 is going to be like having a personal assistant who knows practically everything about you and can access all the information on the Internet to answer any question. Many compare Web 3.0 to a giant database. While Web 2.0 uses the Internet to make connections between people, Web 3.0 will use the Internet to make connections with information. Some experts see Web 3.0 replacing the current Web while others believe it will exist as a separate network"

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