El documento trata sobre el aprendizaje automático. Explica que representa una rama de la inteligencia artificial y es un proceso de inducción del conocimiento. Describe algunas aplicaciones actuales como un telescopio que detecta cambios en supernovas y un programa que genera relatos coherentes. También analiza cómo el aprendizaje automático podría ser útil para las bibliotecas al permitir filtrar grandes cantidades de datos y extraer información relevante.

1. Ana Rosa Sabatini Martín
Investigación Documental
Máster RDCM 2015-2016

2. Representa una rama de la Inteligencia artificial
Es un proceso de inducción del conocimiento
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

3. Representa una rama de la Inteligencia artificial
Es un proceso de inducción del conocimiento
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

4. Representa una rama de la Inteligencia artificial
Es un proceso de inducción del conocimiento
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

5. Representa una rama de la Inteligencia artificial
Es un proceso de inducción del conocimiento
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

6. El aprendizaje automático está ya presente en muchos dispositivos:
 Telescopio desarrollado por un grupo universitario, capaz de detectar
automáticamente cambios significativos en supernova.
 Software Xapagy, un programa informático que inventa relatos coherentes.
El aprendizaje automático permite tamizar automáticamente grandes
cantidades de datos y discernir significados importantes, lo que podría ser muy
útil en las bibliotecas.
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

7. El aprendizaje automático está ya presente en muchos dispositivos:
 Telescopio desarrollado por un grupo universitario, capaz de detectar
automáticamente cambios significativos en supernova.
 Software Xapagy, un programa informático que inventa relatos coherentes.
El aprendizaje automático permite tamizar automáticamente grandes
cantidades de datos y discernir significados importantes, lo que podría ser muy
útil en las bibliotecas.
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

8. El aprendizaje automático está ya presente en muchos dispositivos:
 Telescopio desarrollado por un grupo universitario, capaz de detectar
automáticamente cambios significativos en supernova.
 Software Xapagy, un programa informático que inventa relatos coherentes.
El aprendizaje automático permite tamizar automáticamente grandes
cantidades de datos y discernir significados importantes, lo que podría ser muy
útil en las bibliotecas.
1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

9. Primeros equipos informáticos
Inteligencia artificial
MÁQUINAS
Realización
de tareas sin
supervisión
Anticipación –
automatización
Libres
pensadores
2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

10. Las neuronas artificiales interconectadas se envían datos entre sí, simulando la
funcionalidad de las neuronas biológicas.
La red puede adaptarse a un gran volumen de información .
2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

11. Las neuronas artificiales interconectadas se envían datos entre sí, simulando la
funcionalidad de las neuronas biológicas.
La red puede adaptarse a un gran volumen de información .
2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

12. Las neuronas artificiales interconectadas se envían datos entre sí, simulando la
funcionalidad de las neuronas biológicas.
La red puede adaptarse a un gran volumen de información .
2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

13. Las neuronas artificiales interconectadas se envían datos entre sí, simulando la
funcionalidad de las neuronas biológicas.
La red puede adaptarse a un gran volumen de información .
2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

14. 3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y BIBLIOTECAS ACADÉMICAS
Las bibliotecas albergan grandes
cantidades de datos que se refieren a
publicaciones o material de
investigación, la inteligencia artificial
podría ser particularmente útil para
extraer los datos de interés (DATA
MINING).
Algunos artículos de prensa o informes de investigación pueden ser densos, y los
equipos informáticos, usando algoritmos, podrían ayudar a los usuarios a dar
sentido a la información.
El aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades para la catalogación de
datos y metadatos que permiten organizar y realizar búsquedas de manera más
fácil.

15. 3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y BIBLIOTECAS ACADÉMICAS
Las bibliotecas albergan grandes
cantidades de datos que se refieren a
publicaciones o material de
investigación, la inteligencia artificial
podría ser particularmente útil para
extraer los datos de interés (DATA
MINING).
Algunos artículos de prensa o informes de investigación pueden ser densos, y los
equipos informáticos, usando algoritmos, podrían ayudar a los usuarios a dar
sentido a la información.
El aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades para la catalogación de
datos y metadatos que permiten organizar y realizar búsquedas de manera más
fácil.

16. 3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y BIBLIOTECAS ACADÉMICAS
Las bibliotecas albergan grandes
cantidades de datos que se refieren a
publicaciones o material de
investigación, la inteligencia artificial
podría ser particularmente útil para
extraer los datos de interés (DATA
MINING).
Algunos artículos de prensa o informes de investigación pueden ser densos, y los
equipos informáticos, usando algoritmos, podrían ayudar a los usuarios a dar
sentido a la información.
El aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades para la catalogación de
datos y metadatos que permiten organizar y realizar búsquedas de manera más
fácil.

17. 3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y BIBLIOTECAS ACADÉMICAS
El aprendizaje automático también puede ser considerado como un
componente importante de la web semántica y linked data, ayudando a las
bibliotecas a gestionar y difundir información clave sobre trabajos académicos
más fácilmente.

18. 3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y BIBLIOTECAS ACADÉMICAS
Instituciones que han aplicado el aprendizaje automático:
Cornell Natural Language Processing Group (NLP)
Sus investigadores trabajan en diversos proyectos: el procesamiento del lenguaje natural,
lingüística computacional, aprendizaje automático y recuperación de información. Algunas
áreas en las que están interesados son: extracción de información, interacciones con
ciencias sociales, iniciación en léxica y gramática, preguntas-respuestas, análisis
sentimental, análisis basados en la similitud y resúmenes de textos.
InFoLis
Conecta mediante enlaces o links los datos de la investigación con publicaciones. Los
enlaces son creados automáticamente entre los datos de búsqueda y la literatura.

19. A mayor escala, este tipo de herramientas tendría el potencial para predecir
resultados o acontecimientos, preparándonos para cualquier situación, desde
atascos de tráfico hasta la crisis económica.
Los programadores están utilizando este avance de la inteligencia artificial para
mapear datos del pasado y así proyectar eventos futuros.
4. PERSPECTIVAS DE FUTURO

20.  Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning.
springer.
 Wang, S. C. (2003). Artificial neural network. In Interdisciplinary
Computing in Java Programming (pp. 81-100). Springer US.
 Bölöni, L. (2011). Xapagy: a cognitive architecture for narrative
reasoning.arXiv preprint arXiv:1105.3486.
5. CITAS BIBLIOGRÁFICAS