PROBABILIDAD Y ESTADISTICA DESCRIPTIVA
Enviado por Meryac27473 • 12 de Diciembre de 2022 • Ensayos • 362 Palabras (2 Páginas) • 61 Visitas
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO[pic 1][pic 2][pic 3]
INSTITUTO TECNOLOGICO DE CAMPECHE
ASIGNATURA:
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA DESCRIPTIVA
NOMBRE DEL ALUMNA:
AGUAYO AC MARIANGEL GUADALUPE
NOMBRE DEL MAESTRO:
BOCOS PATRON RAMON AGUSTIN
TEMA 1:
DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA
TITULO DE LA ACTIVIDAD:
ENSAYOS
MATRICULA:
21470081
GRUPO:
MG-3
San Francisco de Campeche 25 de septiembre del 2022
ENSAYO DE REFLEXION.
¿Quieres predecir el futuro? Usá datos | Nicolás Loeff | TEDxMontevideo
Toda decisión proviene del conocimiento, que siempre proviene del aprendizaje. Lo mismo sucede en el mundo de los datos: se trata de encontrar patrones, convertir la información en predicciones, usar el pasado y el presente como referencias de manera que podamos saber qué sucederá en el futuro.
La fascinación humana por el futuro es parte de nuestra herencia evolutiva. Las personas que pueden anticipar los riesgos siempre tienen más probabilidades de sobrevivir que las que no pueden. La previsión ha sido tradicionalmente un proceso manual en el que las personas recopilan, compilan y gestionan datos, a menudo en hojas de cálculo. Sin embargo, las organizaciones están cambiando estos procesos para involucrar a las personas en el análisis de los sistemas predictivos. Todo gracias a las nuevas tecnologías: plataformas de análisis avanzado, computación en memoria y herramientas de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático.
¿Qué es el pronóstico algorítmico?
El pronóstico algorítmico utiliza modelos estadísticos para describir lo que podría suceder en el futuro. Es un proceso basado en algoritmos estadísticos y de almacenamiento de datos comerciales y de mercado históricos elegidos por investigadores con poder de cómputo avanzado para hacer que la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos sean rápidos y asequibles. Los sistemas predictivos brindan mayor valor cuando pueden dar cuenta de valores atípicos, manejar anomalías de datos y realizar autoconciencia. Aquí es donde entra el aprendizaje automático. La precisión de la predicción mejora con el tiempo a medida que el algoritmo "aprende" de los ciclos anteriores.
Si estos sistemas se basan en datos de mayor valor, son más relevantes. En algunos casos, esto puede implicar el procesamiento del lenguaje natural, que puede leer millones de documentos y enviarlos directamente a un algoritmo.
Realmente se convierte en un impulso cuando las predicciones algorítmicas se combinan con la inteligencia humana. Es esta relación simbiótica la que hace que las predicciones algorítmicas funcionen.
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