BIGCIDIA: Big data e ciencia de datos: retos na aplicacion da intelixencia artificial na análise de datos
Recentemente somos testemuñas dun crecemento masivo na cantidade de información que os sistemas informáticos son capaces de capturar e almacenar. Ao mesmo tempo, desenvolvéronse novas tecnoloxías de computación para xestionar con éxito tan vastas fontes de datos. A sinerxía entre ambos permitiu o establecemento do Big Data, que está asociado á análise e a interpretación de grandes volumes de datos para a extracción de coñecemento útil e valioso.
Por iso, campos como a Intelixencia Artificial en xeral, e a Aprendizaxe Automática en particular, evolucionaron significativamente. Big Data implica o deseño e desenvolvemento de novas ferramentas e algoritmos escalables para resolver as tarefas de xestionar, analizar, sintetizar, visualizar e sobre todo descubrir o coñecemento subxacente en datos masivos. Exemplos son as novas ferramentas baseadas en Spark, ou o uso de técnicas de Deep Learning.
Obxectivos
A finalidade desta Rede articúlase ao redor de varios eixos de estudo e debate, para potenciar e fortalecer a investigación dos grupos participantes:
- Obtención de datos de calidade en contornas Big Data e Ciencia de datos.
- Desenvolvemento de modelos de Big Data, Deep Learning e Ciencia de Datos de acordo ao ámbito real de aplicación.
- Obtención de modelos interpretables en Big Data e Deep Learning.
- Equidade dos datos, tratado de forma transversal nos diferentes eixos.
- Aplicación das tecnoloxías de Big Data na nosa contorna socioeconómica e nos retos de Nacións Unidas (17 obxectivos para o desenvolvemento sustentable).
Proxecto
/research/projects/big-data-e-ciencia-de-datos-retos-na-aplicacion-da-intelixencia-artificial-na-analise-de-datos
<p>Recentemente somos testemuñas dun crecemento masivo na cantidade de información que os sistemas informáticos son capaces de capturar e almacenar. Ao mesmo tempo, desenvolvéronse novas tecnoloxías de computación para xestionar con éxito tan vastas fontes de datos. A sinerxía entre ambos permitiu o establecemento do Big Data, que está asociado á análise e a interpretación de grandes volumes de datos para a extracción de coñecemento útil e valioso.</p> <p>Por iso, campos como a Intelixencia Artificial en xeral, e a Aprendizaxe Automática en particular, evolucionaron significativamente. Big Data implica o deseño e desenvolvemento de novas ferramentas e algoritmos escalables para resolver as tarefas de xestionar, analizar, sintetizar, visualizar e sobre todo descubrir o coñecemento subxacente en datos masivos. Exemplos son as novas ferramentas baseadas en Spark, ou o uso de técnicas de Deep Learning.</p><p>A finalidade desta Rede articúlase ao redor de varios eixos de estudo e debate, para potenciar e fortalecer a investigación dos grupos participantes:</p> <ul> <li>Obtención de datos de calidade en contornas Big Data e Ciencia de datos.</li> <li>Desenvolvemento de modelos de Big Data, Deep Learning e Ciencia de Datos de acordo ao ámbito real de aplicación.</li> <li>Obtención de modelos interpretables en Big Data e Deep Learning.</li> <li>Equidade dos datos, tratado de forma transversal nos diferentes eixos.</li> <li>Aplicación das tecnoloxías de Big Data na nosa contorna socioeconómica e nos retos de Nacións Unidas (17 obxectivos para o desenvolvemento sustentable).</li> </ul> - José María Alonso Moral
projects_gl