RIESGOS GEOPOLÍTICOS

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Machine Learning

¿Alguna vez has pensado cómo hace Gmail para mantener al usuario protegido de virus y de recibir correos sospechosos?

– La plataforma integra el Machine Learning (Inteligencia Artificial) para evitar el correo no deseado (o spam). El sistema “entiende y aprende” de los ejemplos aportados.

Este proceso de aprendizaje se basa en aportar muchos datos para poder procesarlos, analizarlos y aprender de ellos.

INFOGRAFÍA: Sistema de Inteligencia Artificial aplicada a Riesgos Geopolíticos

RIESGOS GEOPOLÍTICOS ejemplo de aplicación

Vamos a ver un ejemplo básico de aplicación de la Inteligencia Artificial (machine learning) en un caso aplicado en un ciclo de formación para empresas.

He elegido este ejemplo por la importancia que tiene la formación en materia económica, no sólo financiera sino también desde el punto de vista geopolítico que es el que nos interesa concretamente hoy.  

Los riesgos geopolíticos son de gran interés en la formación para empresas, Formación Profesional y en Educación Secundaria. En un entorno educativo que podríamos calificar de económico reflexivo hacia una economía circular y sostenible como veremos en el desarrollo del siguiente ejemplo.

¿QUÉ SITUACIÓN O PROBLEMA SE PRETENDE MEJORAR Y CÓMO PUEDE CONTRIBUIR?

Lo que pretendo es obtener respuestas basadas en un aprendizaje previo utilizando el machine learning (inteligencia artificial), para ayudar a definir el ámbito de los riesgos geopolíticos .

Y esto nos lleva a pensar en qué es programar.

¿QUÉ ES PROGRAMAR?

Partimos de la base de que programar es dar instrucciones a un dispositivo digital en un lenguaje que comprenda, para que haga lo que quieras.  

¿CÓMO EMPEZAR?

Empezamos “entrenando” a nuestro sistema, definiendo categorías relacionadas con los diferentes riesgos geopolíticos.

Para este caso concreto, la formación se impartirá en modalidad online dirigida a varios países con mayoría de habla inglesa, por lo que el idioma elegido ha sido el inglés.

Categorías:

GLOBALIZATION VERSUS NATIONALISM

TECHNOLOGY

DEMOGRAPHY

CORONAVIRUS

Cada categoría tiene un mínimo de 15 ejemplos como vemos en la infografía.

APRENDER

Es el momento en que nuestro sistema va a “aprender” lo que le hemos mostrado, son los elementos que he asociado a cada categoría.

PROBAR

Y llegó el momento de probar los resultados. Veremos que nuestro sistema creado es capaz de reconocer palabras y textos similares pero distintos a los que le hemos proporcionado y “sabe” relacionarlos con lo que ha aprendido. (ver ejemplo en la infografía).   

SCRATCH

Scratch es un lenguaje de programación creado por el MIT y especialmente diseñado para que todo el mundo pueda iniciarse en el mundo de la programación.

Es un lenguaje que ha tenido una enorme difusión gracias a su gratuidad (es software libre) y a su facilidad de uso.

Ahora vamos a disfrutar programando al avatar para que responda a nuestras preguntas.

OTROS EJEMPLOS PRÁCTICOS

En TURISMO

Para introducir datos sobre diferentes países y sus características.  

EMPRESAS

Los datos nos aportan gran cantidad de información valiosa para la toma de decisiones.  

CIUDADES

Para predecir el tráfico.

Actualmente hay ya miles de ejemplos que están utilizando la Inteligencia Artificial, negarlo o no admitirlo es acerrarse a un pasado que ya no existe.

Aplicación utilizada:

web de LearningML https://learningml.org/ 

Ana M. Hermida (de JLPWorkgroup)

ARTE E HISTORIA viajando por el mundo

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