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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 9.8.2018 por Equipo GNOSS

    Anotación semántica basada en grafos para mejorar las interacciones de Alexa - Amazon

    Este artículo de Lambert Mathias (Principal Scientist, Alexa Machine Learning, Amazon) trata sobre la aplicación de técnicas más sofisticadas de representación semántica, basadas en grafos y ontologías, para el desarrollo de habilidades más complejas en el asistente Alexa.

    El uso de Alexa Meaning Representation Language (AMRL) proporciona una solución de anotación semántica con dos componentes principales:

    1. Una gran ontología jerárquica de tipos (categorías de menciones textuales), roles (argumentos de una acción), acciones (predicados que definen lo que el agente debería hacer) y propiedades-operadores (relaciones entre los tipos).
    2. Un conjunto de convenciones que mapean el lenguaje natural con una representación en grafo, agnóstica respecto al lenguaje y al dominio de conocimiento, ajustada para agentes conversacionales como Alexa.

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    Publicado el 1.8.2018 por Equipo GNOSS

    El Grafo de Conceptos de Microsoft

    El llamado Gráfico Conceptual de Microsoft intenta duplicar las diversas entidades existentes en el mundo. Se conforma como un gran grafo de conceptos, aprovechando la información  de miles de millones de páginas web y registros de búsqueda de años, aunque podemos decir que Google, Facebook, Amazon y otras empresas le llevan una ventaja considerable.

    https://concept.research.microsoft.com/Home/Introduction

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    Publicado el 25.4.2017 por Ricardo Alonso Maturana

    Mining Big Data with   RDF Graph Technology

    agenda:

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

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    What is the difference between triplestores and graph databases? - Stack Overflow

    There are triplestores (semantic databases), and there are general-purpose graph databases.

    Both are based on the similar concepts of linking one "item" to another via a relationship. Triplestores support RDF and are queried by SPARQL, but such add-ons can be (and are) implemented ontop of general-purpose graph databases as well.

    What is the fundamental difference that would make you prefer a semantic db / triplestore to a general purpose graph database like neo4j?

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    Publicado el 27.10.2014 por Ricardo Alonso Maturana

    Deconstructing Google’s Knowledge Graph - semanticweb.com

    Barbara Starr of Search Engine Land recently observed that, “Search is changing – and it’s changing faster than ever. Increasingly, we are seeing organic elements in search results being displaced by displays coming from the Knowledge Graph. Yet the shift from search over documents (e.g. web pages) to search over data (e.g. Knowledge Graph) is still in its infancy. Remember Google’s mission statement:Google’s mission is to organize the world’s information to make it universally accessible and useful. The Knowledge Graph was built to help with that mission. It contains information about entities and their relationships to one another – meaning that Google is increasingly able to recognize a search query as a distinct entity rather than just a string of keywords. As we shift further away from keyword-based search and more towards entity-based search, internal data quality is becoming more imperative.”

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    Publicado el 15.6.2013 por Ricardo Alonso Maturana

    There’s Money in Linked Data

    Summary:

    To develop technologies, we need critical questions, and of course the most critical ones always come from the inside of a community or movement. But time has come to spread the good news for the ‘outside’.I believe that so far ‘linked data’ has always been perceived by people from outside the linked data core-community only as a new way to organize data on the web, thus technologies are still not mature for enterprises.Yes, databases which rely on linked data standards have become mature and enough performing for many query types so that they outperform even ‘traditional’ relational databases

    Why?

    • Yes, also issues which are critical for enterprise usage like privacy and security have been solved by most linked data technology vendors
    • Yes, there is a critical mass of available LOD sources (for example UK Ordnance Survey) and also of high-quality thesauri and ontologies (for example Wolter Kluwer’s working law thesaurus) to be reused in corporate settings
    • Yes, there is a volume of developers and consultants on the labor market (in the U.S. as well as in the E.U.) which is big enough to being able to execute large linked data projects
    • Yes, there are tons of business cases that can benefit from linked data. Linked data and semantic web technologies should be considered as core technologies for any information architecture, at least in larger corporations
    • Yes, SPARQL Query Language is not only a second SQL but comes with some brilliant features like transitive queries which help to save a lot of time when developing applications like business intelligence reporting and analysis
    • Yes, Linked Data has the potential to become the basis for a large variety of tools which help decision-makers (not only in enterprises but also in politics) to become true ‘digerati’ instead of being degraded to masters of the ‘bullshit bingo’.

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    Publicado el 1.9.2012 por Equipo GNOSS

    Documento de Talis Aspire en el que se explica la configuración de un grafo educativo en las universidades británicas a partir de los principios de los datos enlazados (Linked Data):

    "This paper introduces the notion of the education graph, a conceptual representation of the resources and interconnections at the heart of the learning process. We present our latest work on the Talis Aspire family of products that, through the use of Linked Data principles and technologies, enables the assembly and application of a rich education graph based on learning resources used in tens of UK universities. Techniques for entity extraction and reconciliation across data sources are presented, in addition to descriptions of recommendation generation from portions of this education graph".

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    Compartido el 5.10.2009 por Ricardo Alonso Maturana

    Blog de David Provost en el que comenta desde una perspectiva de negocio el desarrollo de la web semántica Es autor de una tesis sobre las oportunidades de negocio vinculadas con la web semántica ("Hurdles In The Business Case for the Semantic Web") Desde entonces trabaja tanto como emprendedor como como analista sobre dichas oportunidades.

    Tal y como él dice: "I've been in and around Web ventures since 1996. In 2004 I wrote a thesis titled "Hurdles In The Business Case for the Semantic Web". Since then I've focused on business opportunities based on Semantic Web technologies both as an analyst and entrepreneur".

     

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