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Haciendo la luz al dark data

Todos hemos oído hablar alguna vez de la dark web, pero personalmente el concepto dark data me ha llegado como algo nuevo que ha despertado mi curiosidad.

El dark data o dusty data son aquellos datos redundantes, olvidados, que las empresas y las organizaciones recopilan en el curso de su actividad, pero que luego no utilizan. Es información no estructurada, no etiquetada y no analizada que tiende a permanecer en redes y servidores, ocupando un espacio valioso. ¿Quién no ha trabajado en una gran organización donde los servidores se llenaban y llenaban de datos y que cuando se necesitaba alguno, nunca se lograba encontrar en medio de la marabunta?

Hay tres tipos principales de dark data. El primero es el tradicional, los datos basados ​​en texto: correos electrónicos, documentos, logs de actividad del usuario o logs de monitorización delservidor. Un segundo tipo son los datos no tradicionales: archivos de audio y video e imágenes como grabaciones de conversaciones de clientes, información de sensores generados por el internet de las cosas…. Este tipo de datos oscuros no puede analizarse mediante técnicas de análisis tradicional, sino que requieren un análisis basado ​​en inteligencia artificial, como el reconocimiento facial y de patrones. Y hay un tercer tipo que son los deep data, que es información de la deep web que no puede ser alcanzada por los motores tradicionales de búsqueda. Gran parte de estos datos están controlados por organizaciones gubernamentales o privadas. Incluye datos como registros médicos, registros legales, información financiera… Me encanta esta imagen del dar-data-berg!

Si una organización no sabe qué datos tiene, esto puede llevarle a un aumento de los costes y problemas de cumplimiento de leyes y regulaciones. Al mismo tiempo, estos datos “desconocidos” podrían ser un activo valioso, podrían contener información que no está disponible en ningún otro formato.

El deep learning y la IA están comenzando a ofrecer a las organizaciones nuevas esperanzas y tecnologías para gestionar este 65% de la información que está en estado latente a la espera de un destino.

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Cuestiones de sexo

Tinder Plus cobra 19,99$ a personas mayores de 30 años, en comparación con 9,99$ y 14,99$ a los usuarios más jóvenes, por lo que un tribunal de California dictaminó a finales de enero que la compañía no puede hacer eso, que está “prohibida la discriminación arbitraria” como estrategia de fijación de precios, un caso diferente serían descuentos para niños o jubilados, pero aquí no es el caso!

Dicho esto, me encuentro a continuación con un artículo de mi maligno favorito donde habla del face swaping al servicio de las fantasías sexuales, se están utilizando algoritmos de visión artificial basados en deep learning para reemplazar caras en videos, básicamente es lo mismo que los efectos en real-time que usa Snapchat con sus orejitas y narices, pero un poco más “heavy”.

Para que la aplicación funcione es necesario recopilar un gran número de fotos o videos de la misma persona, algo relativamente fácil en la actualidad gracias a las redes sociales. Después, se tiene que encontrar una actriz (normalmente la víctima es femenina) del cine para adultos que tenga algún parecido con la víctima. Algo que tampoco es complicado, porque existen herramientas como la página Pornstarbyface, que ayudan a encontrar a una actriz que tenga un parecido con la persona que desee el usuario. El paso final es utilizar FakeApp, que crea un video porno de la víctima con todos esos datos.

Está pasando con famosos, pero quién no dice que también te puede pasar a ti!

En fin, que así de “revolucionado” tenemos el mundo digital.

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Go go go Alpha Go!

AlphaGo de DeepMind by Google ha vencido 3 veces al 18 veces campeón mundial de Go, el surcoreano Lee Se-dol. En esta serie a 5 partidas, AlphaGo ha ganado 3 veces y Lee 1, con lo que ya tenemos claro ganador sin jugar la partida que falta, aunque Lee ha defendido su honor y ha quedado mejor que el año pasado Han Hui, que perdió 9-1 contra AlphaGo.

Kasparov y el ajedrez fuer una cuestión banal basada en cálculo, pero el Go es un juego más intuitivo, donde el ordenador ha tenido que usar redes neuronales y teoremas de machine learning. Se pensaba que sería imposible para un ordenador jugar este juego de complicada e intuitiva estrategia a un alto nivel, mucho menos nadie pensaba que pudiera llegar a ganar.

Veremos qué pasa el año que viene… Pero la cuenta atrás ha comenzado!

AlphaGo

 

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