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Este informe captura los puntos de vista recogidos durante un evento de exploración de temas de Big Data e inferencia de software. Las compañías que han sido pioneras en el uso de analíticas profundas sobre grandes bases de datos han sido las que operan sobre internet, como son los motores de búsqueda, los sitios de Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción redes sociales y los sitios de comercio en línea. Sin embargo, el desarrollo de nuevos tipos de sensores remotos como telescopios, videocámaras, monitores de tráfico, máquinas de resonancia magnética, sensores químicos y biológicos y sensores de monitoreo ambiental, se han generado nuevos flujos de datos digitales.
Por ejemplo, muchas operaciones de la bolsa son hechas por sistemas basados en IA en lugar de personas, la velocidad de las operaciones puede aumentar y una transacción puede conducir a otras. Existen varios problemas emergentes asociados a la IA y Big Data, en primer lugar, la naturaleza de algunos de los algoritmos de machine-learning son difícilmente usados en ambientes como MapReduce, por lo cual se requiere de su adaptación. En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios.
También se debe considerar que el derecho internacional de los derechos humanos tiene estándares globales, por ejemplo, en lo relativo al tema del almacenamiento de datos en la nube y quiénes pueden acceder a estos. En esa línea, la empresa Microsoft constantemente se resistía las citaciones de los Gobiernos alegando que los datos se alojaban en otras jurisdicciones y, por lo tanto, las cortes norteamericanas no eran competentes. Así, los derechos humanos se entrelazan con el comercio internacional, porque también se impide que haya un flujo global de datos pues puede impactar en los derechos humanos, lo que limita la actividad comercial. Nouvet y Mégret exponen que el análisis de big data, como método cuantitativo para analizar las violaciones a los derechos humanos, es una contribución de gran envergadura para las ciencias sociales; y que a pesar de que este tipo de herramientas tecnológicas no fue planeado precisamente con la finalidad de aportar a los derechos humanos, en la práctica son de gran utilidad (2016, pp. 1-2). El análisis de big data permite tener información real de los individuos y, a su vez, modelar los datos para un propósito específico como predecir las decisiones de los individuos (Paterson & Maeve, 2018, p. 18). El presente artículo tiene como objetivo brindar al lector una aproximación sobre los estudios publicados en los últimos años que dan cuenta del manejo de la infraestructura tecnológica y la gestión del conocimiento que se genera a través de los análisis de grandes cúmulos de datos o macrodatos (conocidos también como big data analytics) relacionados al tema de los derechos humanos.
Este paradigma ha sido implementado en numerosas aplicaciones, algunos ejemplos se pueden encontrar en los siguientes documentos, todos se caracterizan por el uso de MapReduce como base de su implementación. Como se puede apreciar, son variados los campos de dominio y problemáticas que pueden ser abordadas mediante la adopción de MapReduce para la simplificación de complejos. Además, se consiguió alcanzar la meta de elaborar un registro documental haciendo uso de buscadores como Science Direct, IEEE Explore, Emerald, Oxford University Press, Springer y Google Académico, principalmente.
Con estos datos se puede establecer un modelo predictivo sobre el riesgo que puede traer consigo un individuo o grupo de personas de contraer COVID-19 y factores asociados a desarrollar complicaciones (Jiang et al., 2020) e incluso, predecir los resultados de un tratamiento. Su difusión debe realizarse en forma simultánea a todos https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten los usuarios, satisfaciendo la demanda de los mismos por mayor apertura de datos, cobrando especial importancia atender a la privacidad. Además, se deben informar a los usuarios el grado de validez y confiabilidad de los datos disponibles, tanto de los errores cometidos, como los criterios adoptados para tratar de corregirlos.
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