¿Qué tipo de político sos? Cultura del dato

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Hablemos de Redes Neuronales Artificiales

Hablemos de Redes Neuronales Artificiales

¿Qué son? Las redes neuronales artificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Esta formado por un conjunto de nodos conocidos como neuronas artificiales que están conectadas y transmiten señales entre sí. Estas señales se transmiten desde la entrada hasta generar una salida.

Una computadora digital tradicional hace muy bien muchas tareas. Es muy rápida, y hace exactamente lo que le diga que haga. Por desgracia, no puede ayudarnos cuando nosotros mismos no entendemos por completo el problema que deseamos resolver.

Peor aún, los algoritmos estándar no manejan bien los datos ruidosos o incompletos, sin embargo, en el mundo real, esos son frecuentemente los que se encuentran. Una respuesta es utilizar una red neuronal artificial (RNA), un sistema de cómputo que puede aprender por sí mismo.

La primera red neuronal artificial fue inventada en 1958 por el psicólogo Frank Rosenblatt. Llamada Perceptrón, intentaba modelar cómo el cerebro humano procesaba los datos visuales y aprendía a reconocer los objetos.

Otros investigadores han utilizado desde entonces las redes neuronales artificiales similares para estudiar la cognición humana.

Eventualmente, alguien se dio cuenta de que además de proporcionar conocimientos sobre la funcionalidad del cerebro humano, las RNA pueden ser herramientas útiles por su propia cuenta.

Su patrón de coincidencia y las capacidades de aprendizaje les permitió hacer frente a muchos problemas que eran difíciles o imposibles de resolver por los métodos de cálculo y estadística.

A fines de 1980, muchos institutos del mundo real estaban usando redes neuronales artificiales para una variedad de propósitos.

A pesar de que las redes neuronales artificiales se refieren a menudo simplemente como redes neuronales, el nombre más bien pertenece a los cerebros biológicos en los que se basaron en un principio.

¿Qué es la Gestión de Activos Digitales?

¿Qué es la Gestión de Activos Digitales?

¿Qué es el procesamiento de datos?

¿Qué es el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos se produce cuando se recaban datos y se traducen a información utilizable. Suelen ocuparse los científicos de datos; solos o en equipo, y es importante que el procesamiento se realice correctamente para no afectar negativamente al producto final o los resultados obtenidos a partir de los datos.

El procesamiento de datos trata de un subconjunto del ‘procesamiento de la información’, el cambio (procesamiento) de la información de cualquier manera detectable por un observador. El procesamiento empieza con datos en su forma en bruto y los convierte a un formato más legible (gráficos, documentos, etc.); dándoles la forma y el contexto necesarios para que los ordenadores los interpreten y los empleados los utilicen en toda una organización.

Podemos hablar de seis etapas en el procesamiento de datos:

• Recopilación de datos: Los datos se extraen de las fuentes disponibles. Es importante que las fuentes de datos disponibles sean fiables y estén bien creadas para que los datos recabados sean de la más alta calidad posible.
• Preparación de datos: A menudo llamada «preprocesamiento», es la etapa en la que los datos en bruto se limpian y organizan para la siguiente fase del procesamiento. Durante la preparación, los datos en bruto se verifican diligentemente para detectar errores. El objetivo de este paso es eliminar los datos erróneos (datos redundantes, incompletos o incorrectos). Para empezar a crear datos de gran calidad y obtener la mejor business intelligence.
• Introducción de datos: Los datos limpios se introducen en su destino y es el primer paso en el que los datos en bruto empiezan a cobrar forma como información utilizable.
• Procesamiento: Durante esta fase los datos ingresados se procesan realmente para su interpretación. El procesamiento se efectúa por medio de algoritmos de machine learning, aunque el proceso puede variar ligeramente según cuál sea la fuente de los datos que se esté procesando.
• Salida/interpretación de datos: Los datos resultan finalmente utilizables para los que no son científicos de datos. Están traducidos, son legibles y muchas veces se presentan en forma de gráficos, vídeos, imágenes, texto simple, etc. Los miembros de una empresa o institución pueden empezar a autogestionarse los datos para sus propios proyectos de analíticas de datos.
• Almacenamiento de datos: La última fase del procesamiento de datos es el almacenamiento. Cuando todos los datos están procesados, se almacenan para su futuro uso. Si bien hay alguna información que ya puede emplearse de inmediato, gran parte tendrá utilidad a posteriori.

Mujeres y código

Mujeres y código

Hasta los 80´s las mujeres fueron pioneras en el desarrollo de softwares. Actualmente, no representan ni siquiera a un 40% de la industria STEM.

En abril de este año, Melinda Gates cuestionó la industria de la tecnología, al estar sesgada y ser poco inclusiva. Analiza las cifras del año 2017, en la que “sólo el 2% de la financiación de capital de riesgo en EE.UU. se destinó a empresas nuevas fundadas por mujeres, y de ellas, solo una décima parte, un minúsculo 0.2%, fue para mujeres negras”.

Frente a esto, claramente es preocupante qué es lo que estamos produciendo. ¿Cómo podría hablarse de innovaciones pensadas en “cambiar el mundo”, en soluciones que sólo representan a mínimo porcentaje de la población? En una industria liderada por hombres, ¿Cuáles son los problemas que se están solucionando con la tecnología e innovación?

Según datos del New York Times, las grandes empresas de tecnología actuales, como “Facebook, Apple, Google y Microsoft, no han superado la marca del 30 por ciento para mujeres en puestos técnicos, aunque un informe de este año de la Organización Internacional del Trabajo dice que las mujeres representan el 46.9 por ciento de la fuerza laboral de los EE.UU.

Es importante tener en cuenta, que el uso de Internet y las consecuencias de no conocer correctamente los riesgos y formas de protección online, son repercusiones de la desigualdad que se vive en el área de la tecnología. Porque el hecho de que el canal de comunicaciones a nivel mundial, sea actualmente un riesgo para las minorías, es producto de las diferencias en el acceso a las STEM entre diversidades.

La tarea actual es, y sigue siendo, equiparar las oportunidades, y también, los medios. Para que las nuevas tecnologías sean inclusivas y representativas, deben estar las mujeres y diversidades, en los procesos de creación. Esa es la única manera de construir una sociedad más igualitaria y un Internet más seguro.

La clave esta en los datos

La clave esta en los datos…

Si lo que buscás es un crecimiento en ventas y una estrategia comercial eficiente, mirá tus datos. El reto actual de las compañías está en entender la coyuntura global y construir nuevos escenarios a partir de allí. Antes de la pandemia, incluso, ya se hablaba de entornos VUCA. Las constantes son la volatilidad, la incertidumbre, la complejidad y la ambigüedad (por sus siglas en inglés).

A las empresas que les ha ido muy bien, su objetivo será mantenerse y seguir creciendo; las que se han visto afectadas estructuralmente, recuperarse y volver al ritmo de sostenibilidad y permanencia. Lo anterior, soportado en áreas comerciales fortalecidas, basado en el apalancamiento de las ventas con productos y servicios que construyan valor, y apoyados en datos bien usados que les permitan navegar en esas aguas convulsas, pero les garanticen puertos más seguros.

En momentos de crisis es inminente hacer una prospección de clientes y de audiencias aterrizada. Para ello, una segmentación a partir de nuevos comportamientos es fundamental. A esto resulta fundamental sumar el análisis y la planificación de la demanda, hacer proyecciones de ventas, y fijar con certeza los precios.

Creemos que la estrategia comercial con la que se gestiona es lo que garantiza el éxito presente y futuro de los negocios: un crecimiento en rentabilidad, ingresos y ventas apoyado en evidencias reales y soportado en datos, que permita destacarse en entonos difíciles y convulsos.

Los datos, en este contexto, son aliados estratégicos para llevar a cabo la tarea comercial y poner a fluir el negocio en el mercado.