Big data y política: una realidad de la cual Chile aún está lejos

Big Data y política en Chile, buen artículo de el Mostrador, les dejo el link


http://m.elmostrador.cl/noticias/pais/2017/05/07/big-data-y-politica-una-realidad-de-la-cual-chile-aun-esta-lejos/

Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

Clase 4 - METRICAS DE EVALUACIÓN DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN.

Imagen
MÉTRICAS DE EVALUACIÓN DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN. Estas métricas nos permite determinar de qué forma los métodos de evaluación propuestos cumplen con el objetivo que se persigue.                 La evaluación se ve influida por algunos indicadores: -           Dependiendo de las características del Set de datos, dependerá el funcionamiento del algoritmo. -           Cuando evaluamos un sistema de recomendación queremos determinar qué tan cerca está la predicción de las elecciones reales de un usuario. No obstante lo anterior, el real objetivo debiera ser ayudar al “usuario” a tomar decisiones correctas. Para realizar predicciones, tenemos: Evaluación tradicional. Predicción de rating Error Absoluto Medio (MAE).              ...
Leer más

Clase 5: Recomendación Basada en contexto

Imagen
-         Contexto, responde a las preguntas: Donde estas, Con quien Estas, Que recursos hay alrededor. Un contexto considerado como relevante varía según el área. -         Obtención de Información Contextual: o    Explicito (Encuestas) o    Implicitamente (información de dispositivos, por ejemplo hora, ubicación) o    Infiriendo (ver comportamientos de distintos usuarios que ven películas con una misma cuenta) -         Contexto en sistemas de recomendación o    Observable / Parcialmente / No Observable o    Estático / Dinámico -         Paradigmas para incorporar contexto: Pre – Filtrado, Post – Filtrado, Modelado Contextual -         Se analizan los casos o    Pre-filtrado, para recomendaciones dependientes basado...
Leer más

Clase 1: Sistemas de Recomendación_Introducción

Imagen
Introducción a los sistemas de recomendación, poniendo como ejemplo el caso de Netflix y Amazon que resolvieron los problemas de recomendación basados en sistemas RecSys (Recommender Systems) Algunos sistemas de recomendación En 1992 Xerox PARC Tapestry MovieLens NetFlix Prize (2007-2009) Netflix en 2012 Netflix en 2017 Revisión de modelos de clasificación del vecino cercano (Knn), revisando pros y contras del modelo, también se revisó el modelo K-means Ranking no personalizado. Varias opciones. Si consideramos que los ítems a rankear tienen valoraciones positivas y negativas, el ranking ideal debería considerar la proporción de valoraciones positivas y la cantidad de muestras consideradas: una opción sería el límite inferior del Intervalo de Confianza del Wilson Score, para un parámetro Bernoulli. Filtrado  colaborativo (basado en el usuario) Buscamos los K usuarios más parecidos a nuestro "active" o "center" user (K-NN). Luego,hacemos pr...
Leer más