Inteligencia Artificial y Salud Mental 🤨

Inteligencia Artificial y Salud Mental 🤨



La Inteligencia Artificial y el Big Data https://bit.ly/3dCNRNE también tienen cabida en el Terreno de la Salud Mental 🤨
¿Cómo?

Los patrones relacionados con la redes sociales y otro tipo de datos que los ciudadanos pueden tener en sus dispositivos pueden dar muchas pistas, ya que hay muchas investigaciones que se nutren de este tipo de variabilidad de datos.

Descubre más de la mano de:
👩🏽‍🔬 Andrea Barbiero Digital Health & Social Innovation Consultant | Co-Salud | Ouishare | SalusCoop
👨🏽‍🔬 Miguel Camacho, CEO en Atalaya Technologies y CTO en Smartvel

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Desmontando mitos de la inteligencia artificial

Desmontando mitos de la inteligencia artificial



La inteligencia artificial (IA) se ha instalado en nuestras vidas. Los sistemas inteligentes deciden ofertas, gestionan publicidad, personalizan información, organizan contenidos multimedia privados o rastrean movimientos y relaciones sociales, y lo hacen todo de forma invisible e intencionadamente personalizada y dirigida a cada individuo. En otras ocasiones, se usan para decidir si mereces un préstamo, una subvención, un trabajo o, incluso, libertad condicional.

Se conocen muchas situaciones en las que estos sistemas pueden contribuir a la discriminación, manipulación y vigilancia de la sociedad. A veces de forma accidental por malas prácticas, y a veces con una intención clara de sacar provecho de esta potente tecnología para intereses espurios.

Quizás esto no sea más que el reflejo de la condición humana pero, a diferencia del humano, la IA es potencialmente más peligrosa debido a los siguientes factores: 1) la creencia de que una máquina no tiene prejuicios enmascara sus efectos discriminatorios; 2) la máquina no asume responsabilidades ni explica cómo trabaja; 3) tiene una alta escalabilidad que magnifica los resultados; y 4) la tecnología genera dependencia, lo cual crea una espiral que impide moderar su uso.

Es rara la semana que no recibimos noticias sobre vulneraciones de la protección de datos, proyectos de vigilancia masiva, alertas de software malicioso o desvelaciones de usos ilegítimos de esta tecnología por grandes corporaciones y gobiernos.

La manera más efectiva de contrarrestar esta tendencia es a través de la concienciación. Y para que la sociedad esté concienciada, debe estar primero bien informada y luego bien formada. Este video pretende contribuir a entender mejor la IA y sus posibles amenazas con el fin de despertar el interés y la conciencia de la sociedad sobre el futuro, que ya es presente.

Para ello, nos proponemos desmontar los siguientes cinco mitos de la IA:

Mito 1: la IA es terriblemente compleja (8:44)
Mito 2: las máquinas inteligentes aprenden por sí mismas (18:53)
Mito 3: las decisiones con IA son más justas que las humanas (28:19)
Mito 4: todo funciona mejor con IA (53:21)
Mito 5: IA siempre ayuda al bien común (1:04:10)

En la siguiente web puedes encontrar otros vídeos sobre el tema y decenas de lecturas recomendadas:

http://decsai.ugr.es/~casillas/talks.html

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Inteligencia Artificial y Datos, ¿cómo están relacionados?

Inteligencia Artificial y Datos, ¿cómo están relacionados?



Los datos son el combustible de los sistemas basados en Inteligencia Artificial y sin ellos no podríamos construir los modelos de razonamiento o comportamiento. En el episodio de hoy veremos cómo se relacionan y cómo la Inteligencia Artificial necesita a los datos, y viceversa.

Ponentes:
Alberto Serrano, Líder de Desarrollo de Negocio de Datos en Paradigma Digital.
Moisés Martínez, Líder de Inteligencia Artificial en Paradigma Digital.

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🔍!!!EXPLICADO!!!🤓 CIENCIA de DATOS vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL vs BUSINESS INTELLIGENCE vs BIG DATA

🔍!!!EXPLICADO!!!🤓 CIENCIA de DATOS vs INTELIGENCIA ARTIFICIAL vs BUSINESS INTELLIGENCE vs BIG DATA



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Secciones:
0:00 Intro
0:07 El problema
0:32 Qué es el Data Science
1:15 Historia del Data Science
1:55 Qué es el Big Data
2:42 Qué es el Business Intelligence
3:20 Qué es la Inteligencia Artificial
4:26 Fin

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💡 ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 🤖 ¿Y Machine Learning, Ciencia de Datos y Big Data?

💡 ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 🤖 ¿Y Machine Learning, Ciencia de Datos y Big Data?



¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Qué diferencia hay con el Machine Learning? ¿Y entre Ciencia de Datos (Data Science) y Big Data?

En este fragmento de la conversación que tuvimos en directo, nuestros tutores te explican qué son algunos de los términos habituales en inteligencia artificial y que muchas veces se confunden, como Machine Learning, Ciencia de Datos y Big Data.

Puedes ver la conversación completa aquí: https://www.youtube.com/watch?v=x3VF_zuxLyQ

– Máster Machine Learning y Ciencia de Datos: 👉 https://www.campusmvp.es/catalogo/Product-Machine-Learning-y-Ciencia-de-Datos-con-Python-y-R_250.aspx

#InteligenciaArtificial #MachineLearning #BigData

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🍏 💻 Las nuevas MacBook Pro 2021 y su uso para la Inteligencia Artificial.

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🍎 Te comparto mi opinion sobre las nuevas MacBook Pro enfocadas al uso de musicos, creadores de contenido, editores, estudiantes de Ingenieria , programadores y desarrolladores de software.
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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? Feat prueba de Turing | Enfoques de la IA

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? Feat prueba de Turing | Enfoques de la IA



Abordaremos la definición de la inteligencia artificial, los distintos enfoques que hay y mostraremos distintos ejemplos de esta.

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Music By: LAKEY INSPIRED @ https://soundcloud.com/lakeyinspired
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Full License HERE – https://creativecommons.org/licenses/…
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Introducción a la estadística para la ciencia de los datos

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos. Una terminología básica

¿Eres un aspirante a científico de datos que quiere aprender estadística para fines de Ciencia de Datos? ¿Le resultaron difíciles los conceptos de estadística durante sus años escolares y está buscando una forma fácil de aprender los conceptos estadísticos para mejorar su capacidad de comprensión de los datos? Si su respuesta es “sí” a ambas cosas, ha llegado al lugar adecuado. Hoy le presentaremos algunos de los conceptos estadísticos comúnmente aceptados en el campo de la ciencia de los datos. Antes de aprender los conceptos, es importante saber qué se puede aprender.

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos

Se trata de una introducción a la estadística y al aprendizaje automático.


¿Qué es la estadística? ¿Cuáles son los diferentes tipos de conceptos estadísticos que hay que conocer?

La estadística es una de las disciplinas más conocidas cuyo objetivo principal es recoger datos, organizarlos, analizarlos, interpretarlos y visualizarlos. En el pasado, la estadística era practicada por estadísticos, economistas y gestores para calcular y presentar datos relevantes en sus respectivos campos. Hoy en día, la estadística desempeña un papel central en varias disciplinas como la ciencia de los datos, el aprendizaje automático, el papel del analista de datos, el papel del analista de inteligencia empresarial y el papel de la informática.


Es cierto que hace tiempo que aprendimos ciertos conceptos estadísticos como la tendencia central y la desviación estándar. Hay muchos más conceptos estadísticos importantes que deben ser aprendidos e implementados para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Aprendamos algunos términos estadísticos básicos y su clasificación.

Terminología estadística básica


Para dominar un programa estadístico, es necesario conocer ciertos términos. Son los siguientes.

  • La población. Una población es un conjunto de recursos de los que se pueden recoger datos.
  • Ejemplo. Una muestra no es más que un subconjunto de una población y se utiliza para los datos de la muestra y la estadística inferencial para predecir resultados.
  • Variable. Una variable es un número, una característica o una cantidad contable. A veces se denominan puntos de datos.
  • Distribución de la probabilidad. Una distribución de probabilidad es un concepto matemático que indica la probabilidad de ocurrencia de varios resultados posibles, especialmente en los experimentos realizados por los estadísticos.
  • Parámetro estadístico. Un parámetro estadístico, o parámetro poblacional, es básicamente una cantidad utilizada para indexar un conjunto de distribuciones de probabilidad, como la media, la mediana y la moda de una población.

Tipos de conceptos en estadística

  1. Estadística descriptiva – La estadística descriptiva es un concepto de análisis y resumen de datos y su organización en forma de gráficos numéricos, gráficos de barras, histogramas, gráficos circulares, etc. La estadística descriptiva es el proceso de descripción de los datos existentes. Convierte los datos de observación en bruto en datos significativos que pueden interpretarse y utilizarse posteriormente. Conceptos como desviación estándar y tendencia central se utilizan en todo el mundo para estudiar la estadística descriptiva.
  2. 2. Estadística inferencial – La estadística inferencial es un concepto importante para sacar conclusiones a partir de una pequeña muestra de una población. Por ejemplo, para predecir el resultado de los sondeos a pie de urna en las elecciones, se pueden realizar encuestas en diferentes partes del estado o del país para recabar opiniones. Sobre la base de la información recopilada de este modo, tendemos a sacar conclusiones y hacer inferencias para predecir el resultado global.
    Ahora que conocemos los diferentes tipos de estadística, es sumamente importante reconocer el papel central del concepto de estadística en la ciencia de los datos y el aprendizaje automático y saber que son dos campos de estudio estrechamente relacionados. La estadística en la ciencia de los datos es realmente útil para seleccionar, evaluar e interpretar los modelos predictivos para los casos de uso de la ciencia de los datos.

Estadística y ciencia de los datos

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos - Estadisticas y ciencia de datos - Analiticas
Introducción a la estadística para la ciencia de los datos – Estadisticas y ciencia de datos – Analiticas – Photo by Timur Saglambilek on Pexels.com

Los conceptos básicos del aprendizaje automático y la ciencia de los datos se basan en la estadística. Por ello, es importante aprender a fondo los fundamentos de la estadística para poder resolver problemas del mundo real.
Para aquellos que nunca han tenido nada que ver con la estadística, aquí hay algunos conceptos específicos que deben dominar para tener éxito en su viaje de Ciencia de Datos. A medida que se aprenden las fórmulas, las fórmulas estadísticas y las teorías, hay que familiarizarse con dónde aplicarlas. Sin duda es un tema difícil, pero que merece la pena aprender.
Desde el análisis exploratorio de datos hasta el diseño de pruebas de hipótesis, la estadística desempeña un papel importante en la resolución de muchos problemas en diversas industrias y campos, especialmente para los científicos de datos.

¿Por qué hay que dominar los conceptos de la estadística?


Hoy en día, la mayoría de las empresas se basan en los datos y utilizan varios conceptos para interpretar los datos disponibles. Aquí es donde entran en juego los conceptos estadísticos básicos y su aplicación ayuda a describir los datos en cuestión.
Para resolver los problemas actuales de la empresa y predecir mejores estrategias para mejorar la rentabilidad del negocio, es necesario aprender los conceptos que ayudan a entender los datos y a clasificarlos según sus propiedades. Afortunadamente, hay una serie de herramientas estadísticas que pueden ayudarle a organizar y visualizar sus datos para obtener información útil.
Por lo tanto, en este punto, es importante dominar los conceptos de la estadística. Hay muchos cursos en línea y libros que pueden ayudarte a profundizar en tus conocimientos y convertirte en un mejor científico de datos.

Cómo entender sus datos actuales

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos - Como entender los datos actuales
Introducción a la estadística para la ciencia de los datos – Como entender los datos actuales – Photo by Serpstat on Pexels.com


Los datos no son más que un conjunto de observaciones que existen en sus sistemas internos. Puede utilizar la estadística descriptiva para recopilar, organizar, clasificar, muestrear y visualizar datos para tomar decisiones informadas para su negocio.
También puede utilizar la estadística inferencial para predecir resultados. Normalmente, este concepto se utiliza para realizar encuestas o estudios de mercado, que tienden a recoger una muestra de datos y predecir los resultados para toda la población de un lugar determinado en función de ella.
Estos son algunos de los conceptos que debes dominar para convertirte en un mejor profesional de la Ciencia de Datos.
Debe calcular y aplicar medidas de tendencia central para datos agrupados y no agrupados.
Debe dominar la síntesis, la presentación y la visualización de los datos para que los informes resultantes sean claros y proporcionen información práctica a las partes interesadas y a los propietarios de la organización.
También tendrá que realizar pruebas de hipótesis, que son necesarias cuando se trabaja con conjuntos de datos generales.
Realice rigurosas pruebas de correlación y análisis de regresión y presente los datos.
Utilizar R y Python para implementar conceptos estadísticos y demostrar el dominio de este programa.
Utilizar herramientas como Excel, Tableau y Power Bi para presentar los datos en un formato adecuado.

¿Qué importancia tienen las estadísticas en la vida cotidiana?

Introducción a la estadística para la ciencia de los datos - Mujer comprando en un supermercado
Vida Cotidiana – Photo by Anna Shvets on Pexels.com

Afortunadamente, las estadísticas pueden ayudarle a responder a preguntas importantes sobre sus datos, como por ejemplo

  • ¿Qué características de los datos son importantes para el desarrollo de modelos?
  • ¿Cuál es la mejor manera de realizar un experimento?
  • ¿Cómo diseñamos estrategias basadas en los resultados de nuestros experimentos?
  • ¿En qué medidas de rendimiento debemos centrarnos?
  • ¿Cómo interpretamos los resultados?
  • ¿Cómo se distinguen los datos válidos de los datos con ruido?
    Todas estas son preguntas comunes e importantes que tienen implicaciones estadísticas, y los equipos de datos necesitan responder a estas preguntas para realizar mejor su trabajo.
    Estos son algunos de los puntos clave que debe conocer para empezar a utilizar un programa estadístico. Hay una variedad de cursos disponibles para ayudarle a empezar a utilizar un programa estadístico.
¿Cómo empezar un proyecto INNOVADOR  de ANALÍTICA para tu Empresa?

¿Cómo empezar un proyecto INNOVADOR de ANALÍTICA para tu Empresa?



🗣¿Cómo empezar un proyecto INNOVADOR de ANALÍTICA para tu Empresa?
Los proyectos de analítica como el de machine learning están rodeados por un aire de fantasía con altas expectativas, tal vez porque actualmente es un tema novedoso en las empresas, convirtiéndose en prioridad para sus estrategias y planes de desarrollo.
En este video que comparto te explico las faces iniciales para poder tener un proyecto innovador para los negocios y las empresas.
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🔴No puedes dejar de ver este y muchos videos mas que estoy preparando.

🤓Hola soy Miriam Ramirez experta en Optimización de procesos, Analítica empresarial , prevención de fraude y asesoramiento empresarial, con más de 15 años de experiencia apoyado a empresas nacionales y multinacionales en incrementar su rentabilidad.
Ahora, las decisiones informadas se toman basándonos en los datos.
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¿Inteligencia Artificial? ¿Machine Learning? ¿Redes Neuronales?

¿Inteligencia Artificial? ¿Machine Learning? ¿Redes Neuronales?



Cuál es la relación entre estas tres frases, ¿es que a caso, todos los programadores hacen inteligencia artificial?

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