Prácticas ingenieriles aplicadas para la implementación de sistemas inteligentes basados en machine learning

Autores
Pollo Cattaneo, María Florencia; Pytel, Pablo; Vegega, Cinthia; Ramón, Hugo Dionisio; Deroche, Ariel; Straccia, Luciano; Velázquez, Gabriela; Orozco-González, M.; Panizza, L.
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de aportar en un futuro cercano grandes beneficios a la sociedad, gracias a la aplicación de Sistemas Inteligentes implementados mediante el uso de algoritmos de Machine Learning (o Aprendizaje Automático). No obstante, para aplicar Machine Learning, es imprescindible conocer varios aspectos relacionados al problema, la organización y su contexto, así como realizar un reconocimiento de las fuentes de información disponibles identificando su calidad. En caso contrario, el sistema podría estar resolviendo un problema diferente del que se quiere dar solución pudiendo provocar a largo plazo situaciones de sexismo, racismo y otras formas de discriminación En este contexto, el trabajo propuesto se inscribe en una línea de investigación que busca adaptar prácticas ingenieriles en la implementación de Sistemas Software Inteligentes basados en Machine Learning para evitar los problemas antes mencionados.
Eje: Innovación en Sistemas de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
sistema inteligente
inteligencia artificial
machine learning
prácticas ingenieriles
ingeniería de software
ingeniería en sistemas de información
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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