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CONCEPTOS PARA ENTENDER EL BIG DATA Y EL DATA SCIENCE - Coggle Diagram
CONCEPTOS PARA ENTENDER EL BIG DATA Y EL DATA SCIENCE
Inteligencia Artificial
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Cuando se aplica a una máquina una serie de funciones cognitivas propias del ser humano, basadas en el razonamiento y en la conducta.
Machine learning
Comparte con la inteligencia artificial el uso de algoritmos, pero se enfoca en “educar” a la máquina para que logre un grado mayor de autonomía.
Deep learning
Imitan las características arquitecturales del sistema nervioso. El objetivo es resolver problemas a partir de redes neuronales profundas que imitan la forma en la que nuestro cerebro toma decisiones.
Modelos Algorítmicos
Los problemas no se pueden resolver con instrucciones concretas dadas a un ordenador. En lugar de esto se utilizan modelos matemáticos complejos que aprenden a base de ejemplos, es decir, a través de los datos.
Variables
Son los componentes del conjunto de datos, o dataset, con los que se entrenará al modelo algorítmico.
Data mining
La acción de exploración de los datos con el objetivo de encontrar relaciones entre variables y patrones de comportamiento para orientar la modelización
Clustering
Técnica que a través de algoritmos matemáticos usa la información recogida de las variables para dividir o clasificar los datos existentes en grupos con características similares.
Procesamiento lenguaje Natural
Trata de investigar la manera en la que las máquinas se comunican con las personas mediante el uso de lenguas naturales como pueden ser el español o el inglés. Ej. Siri o Alexa.
Datos no estructurados
Son aquellos que se encuentran en el formato tal y como fueron recogidos. Carecen de un formato específico. Ej: PDF, correos electrónicos, imágenes, etc.
Data Lake
La información se almacena en multitud de ficheros planos que no son procesados hasta que no es necesario su uso.