Los investigadores han creado una herramienta que permite que usuarios sin conocimientos previos puedan usar algoritmos de predicción muy precisos y complicados

Científicos del MIT (el Instituto Tecnológico de Massachusetts ) acaban de presentar una herramienta que permite que usuarios sin experiencia puedan manejar complicados sistemas de inteligencia artificial como los que se usan hoy en día para pronosticar la evolución de la bolsa, el tiempo o la probabilidad de desarrollar enfermedades.

Las herramientas predictivas más fiables que tenemos en la actualidad parten de secuencias de datos que se obtienen de observaciones que realizamos durante un espacio de tiempo determinado. Cuando se monitorea la evolución de la enfermedad de un paciente o el flujo de ventas de un producto en un supermercado se obtienen una montaña de datos que cuando se procesan permiten realizar una estimación de lo que puede suceder a continuación.

Esos datos cada vez se obtienen en mayores cantidades y por tanto son más difíciles de procesar que nunca, por eso en el siglo XXI utilizamos complejos algoritmos de aprendizaje automático que realizan los cálculos por nosotros.

Según los investigadores del MIT, su nueva herramienta consigue simplificar aún más está tarea y nos permite realizar nuestras propias predicciones sin tener que pasar por el proceso de aprendizaje de está tecnología. El nuevo sistema, dicen sus creadores, es más preciso y eficiente que otros más avanzados cuando se trata de predecir valores futuros y rellenar vacíos de información dentro de una cadena de datos.

Cómo funciona

La nueva herramienta se llama tspDB (base de datos de predicción de series temporales) y permite emplear un nuevo algoritmo de predicción sobre una base de datos de series temporales ya existente.

La base del nuevo algoritmo es otro anterior llamado SSA (análisis del espectro singular) que fue creado por el mismo equipo hace cuatro años. Este potente algoritmo es capaz de corregir y sustituir los valores que faltan dentro de una serie de datos y pronosticar series temporales únicas….

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