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José EdelsteinFrancis VillatoroHéctor Socasreconstrucción información científicos villatorosesgos análisis científico acantiladoconfirmación análisis científicosFrancis Villatoro
Reconstrucción información científicos villatoro
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Francis Villatoro explica cómo los científicos utilizan herramientas para reconstruir información más allá de los límites conocidos, comparándolo con la construcción de pasarelas sobre cañones.
…lo estás extendiendo un poquito para poder una especie de pequeña pasarela para poderte colocar ahí arriba y estas que hay, yo qué sé, en el cañón descolorado de los indios, ¿no? Que te mueves por una pasarela y parece que estás en el aire encima del cañón. Pues eso es lo que hacemos los científicos cuando trabajamos ahí en el borde. Y el uso de herramientas basadas en lo que hay tierra adentro para reconstruir lo que hay más allá de ese acantilado, obviamente puede llevar a cantidad de sesgos y de tipo de confirmación en los análisis. Es decir, la inteligencia artificial hace lo mejor que puede, pero ha sido entrenada con datos de la parte conocida, no de la parte desconocida. Entonces eso nos lleva a extrapolaciones que en muchos casos no serán correctas; hay casos en los que sí y muchos…
Significado #1 · Palabras #19
Francis Villatoro explica cómo los científicos utilizan herramientas para reconstruir información más allá de los límites conocidos, comparándolo con la construcción de pasarelas sobre cañones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #19reconstrucción información científicos villatorosesgos análisis científico acantiladoconfirmación análisis científicos…lo estás extendiendo un poquito para poder una especie de pequeña pasarela para poderte colocar ahí arriba y estas que hay, yo qué sé, en el cañón descolorado de los indios, ¿no? Que te mueves por una pasarela y parece que estás en el aire encima del cañón. Pues eso es lo que hacemos los científicos cuando trabajamos ahí en el borde. Y el uso de herramientas basadas en lo que hay tierra adentro para reconstruir lo que hay más allá de ese acantilado, obviamente puede llevar a cantidad de sesgos y de tipo de confirmación en los análisis. Es decir, la inteligencia artificial hace lo mejor que puede, pero ha sido entrenada con datos de la parte conocida, no de la parte desconocida. Entonces eso nos lleva a extrapolaciones que en muchos casos no serán correctas; hay casos en los que sí y muchos…