La posibilidad abstracta de que simplemente somos un programa creado por otro programa.

Si bien es Buena Filosofía preguntarse sobre nosotros mismos en este Universo, ¿cómo encajamos con el esquema de las cosas y cómo mejoramos o incluso queremos mejorar si todo esto fuera verdad?

Dado el único bolsillo de todo este universo, un deseo natural de conocimiento y mejora, este deseo en sí mismo se convierte en su propio universo. A lo largo de la historia, los humanos hemos hecho sus propias simulaciones para un propósito u otro e inevitablemente todos nos dirigimos colectivamente hacia ese lugar especial en el tiempo en el que podemos fabricar la simulación perfecta. Esto demostrará científicamente a nosotros mismos de una vez por todas que el ‘nosotros’ está existiendo dentro de otras simulaciones y así sucesivamente, una de muchas Muñecas Rusas.

Tal vez estamos en el comienzo.

Ya adoptamos los potentes resultados de la programación en posibilidades de investigación extremas. A esta información la llamamos información y luego descubrimos formas de llegar aún más lejos sin un final a la vista. Si esta capacidad se utiliza en la investigación científica, los juegos para el entretenimiento, la educación para generar un nuevo hambre de nuevas investigaciones, inteligencia falsa, guerra, creación …

Las simulaciones que creamos de otros seres vivos arrojan una nueva luz sobre complejos sistemas de comportamiento, como abejas y hormigas para sistemas direccionales y otros comportamientos diminutos que ni siquiera hemos empezado a explorar. Todo esto y hasta el comportamiento de galaxias y universos.

La idea de implantar la toma de decisiones humana pura en estos programas informáticos que estamos desarrollando. Cognición y razonamiento humano trabajando en conjunto con máquinas y transporte. Las simulaciones desarrolladas por nosotros salvaguardarán la seguridad de tales ejercicios simplemente por haber nacido de simulaciones anteriores, eliminando sistemáticamente el error fuera de prueba.

La capacidad de crear autómatas no con inteligencia artificial sino con conciencia. Irónicamente, más experimentos avanzados en simulaciones de computación cuántica nos acercarán aún más al mapeo completo de nuestros propios cerebros.

El gran número de estas simulaciones puede incluso comenzar a tomar una nueva conciencia propia y posiblemente nos deje completamente fuera del circuito. Realísticamente, hay estadísticamente millones de otros sistemas de vida inteligentes como el nuestro que son incluso mucho más avanzados que el nuestro con probabilidades reales de que estos seres ya hayan alcanzado o superado este punto. ¿Entonces que?

La ley de los promedios agrega cada vez más peso a esta suposición todos los días, tomando la teoría de la ciencia ficción como un hecho científico, y llevando nuestros escenarios de “qué pasaría si …” a nuevas alturas cada vez más. Los esfuerzos humanos para perseverar en esta dirección superan el miedo del creacionismo religioso al futurismo, ya que la sólida ética humanista supera con creces el deseo de ignorancia.

Las pistas están justo en frente de nosotros. La puesta a punto definitiva de la física cuántica de la vida que nos rodea, las matemáticas en la ingeniería. Números que mantienen unido al universo, números que mantienen unidos nuestros cuerpos, estamos intrigados por estos mismos números, constantemente en este viaje humano de conocimiento que un día tendremos el poder de emular un día el universo. Los números y componentes en la naturaleza, sin embargo, cuán pequeños son, es la clave de la tarjeta de visita para el diseño inteligente del universo.

La vida es imposible de seguir o incluso existir sin un ajuste complejo que hace posible, en primer lugar, que el Programa válido aparezca y exista.

Machine Learning es una rama de la informática, un campo de la Inteligencia Artificial. Es un método de análisis de datos que ayuda aún más a automatizar la construcción del modelo analítico. Alternativamente, como indica la palabra, proporciona a las máquinas (sistemas informáticos) la capacidad de aprender de los datos, sin ayuda externa para tomar decisiones con la mínima interferencia humana. Con la evolución de las nuevas tecnologías, el aprendizaje automático ha cambiado mucho en los últimos años.

Discutamos qué es Big Data?

Big data significa demasiada información y análisis significa el análisis de una gran cantidad de datos para filtrar la información. Un humano no puede hacer esta tarea eficientemente dentro de un límite de tiempo. Así que aquí está el punto donde el aprendizaje automático para el análisis de big data entra en juego. Tomemos un ejemplo, supongamos que usted es el propietario de la empresa y necesita recopilar una gran cantidad de información, lo cual es muy difícil por sí mismo. Luego, comienza a encontrar una pista que lo ayudará en su negocio o tomará decisiones más rápidamente. Aquí te das cuenta de que estás tratando con información inmensa. Su análisis necesita un poco de ayuda para que la búsqueda tenga éxito. En el proceso de aprendizaje automático, más datos que usted proporciona al sistema, más el sistema puede aprender de él y devolver toda la información que estaba buscando y, por lo tanto, hacer que su búsqueda sea exitosa. Es por eso que funciona muy bien con el análisis de big data. Sin big data, no puede funcionar a su nivel óptimo debido al hecho de que con menos datos, el sistema tiene pocos ejemplos de los que aprender. Entonces, podemos decir que los macrodatos tienen un papel importante en el aprendizaje automático.

En lugar de varias ventajas del aprendizaje automático en análisis, también existen varios desafíos. Vamos a discutirlos uno por uno:

Aprender de datos masivos: con el avance de la tecnología, la cantidad de datos que procesamos aumenta día a día. En noviembre de 2017, se descubrió que Google procesa aprox. 25PB por día, con el tiempo, las empresas cruzarán estos petabytes de datos. El principal atributo de los datos es el Volumen. Entonces, es un gran desafío procesar tanta cantidad de información. Para superar este desafío, se deben preferir los marcos distribuidos con computación paralela.

Aprendizaje de diferentes tipos de datos: hay una gran cantidad de variedad en los datos en la actualidad. La variedad es también un atributo principal del big data. Estructurado, no estructurado y semiestructurado son tres tipos diferentes de datos que además resultan en la generación de datos heterogéneos, no lineales y de alta dimensión. Aprender de un gran conjunto de datos es un desafío y más resultados en un aumento de la complejidad de los datos. Para superar este desafío, se debe utilizar la integración de datos.

Aprendizaje de datos transmitidos por secuencias de alta velocidad: hay varias tareas que incluyen la finalización del trabajo en un cierto período de tiempo. La velocidad es también uno de los principales atributos de Big Data. Si la tarea no se completa en un período de tiempo específico, los resultados del procesamiento pueden ser menos valiosos o incluso inútiles. Para esto, puede tomar el ejemplo de la predicción del mercado de valores, la predicción de terremotos, etc. Por lo tanto, es una tarea muy necesaria y desafiante procesar el big data a tiempo. Para superar este desafío, se debe utilizar el enfoque de aprendizaje en línea.

Aprendizaje de datos ambiguos e incompletos: Anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático se proporcionaban datos más precisos relativamente. Entonces los resultados también fueron precisos en ese momento. Pero hoy en día, existe una ambigüedad en los datos porque los datos se generan a partir de diferentes fuentes que también son inciertas e incompletas. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Ejemplo de datos inciertos son los datos que se generan en las redes inalámbricas debido al ruido, sombreado, desvanecimiento, etc. Para superar este desafío, se debe utilizar el enfoque basado en la distribución.

Aprendizaje de datos de densidad de bajo valor: el objetivo principal del aprendizaje automático para el análisis de big data es extraer la información útil de una gran cantidad de datos para obtener beneficios comerciales. El valor es uno de los principales atributos de los datos. Encontrar el valor significativo de grandes volúmenes de datos que tienen una densidad de bajo valor es muy desafiante. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Para superar este desafío, se deben utilizar las tecnologías de minería de datos y el descubrimiento de conocimiento en las bases de datos.
Los diversos desafíos de Machine Learning en Big Data Analytics se discutieron anteriormente que deberían manejarse con mucho cuidado. Hay tantos productos de aprendizaje automático , necesitan ser entrenados con una gran cantidad de datos. Es necesario hacer que los modelos de aprendizaje automático sean precisos , ya que deben ser entrenados con información histórica estructurada, relevante y precisa. Como hay tantos desafíos, pero no es imposible.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here