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¿Cómo vincular datos y no morir en el intento?

NeuralActions, la herramienta de funcionalidad múltiple orientada a la Agilización de Procesos, Investigación y Educación.


La herramienta NeuralActions, actualmente proyecto del Ing. Fernando Palacios y Kunan S.A., incubado por el Córdoba TechnologyCluster, fue presentada por el Ing. Fernando Palacios en la Expotrónica durante la Semana TIC. Se presenta como una solución a la pregunta “¿cómo interrelacionar una gran variedad y cantidad de datos para optimizar tiempos de lectura y análisis?”. El Ing. a cargo de su desarrollo compartió la utilidad de la misma como aplicación para diversos ámbitos, como investigación, educación, e incluso, salud.


La herramienta


NeuralActions permite el Almacenamiento, Visualización y Relación de información que haya sido previamente cargada, con datos vinculados o no. ¿Cómo lo hace? Previsualiza -de manera gráfica en forma de nodos interconectados- información, arrojando los vínculos existentes entre éstos.


La herramienta ya tuvo su primer caso de uso en el ámbito de la Salud dentro de la organización sin fines de lucro Alma, de Córdoba y Buenos Aires. Dicha organización está destinada a brindar apoyo a pacientes con Alzheimer y sus familiares. En concreto su aplicación estuvo destinada a la rehabilitación en pacientes con Alzheimer, para apoyar a la persona con la enfermedad para que tenga acceso rápido a sus anotaciones o información -incluso contenido multimedia-, pudiendo consultarla y ver gráficamente las relaciones entre ellas. Por ejemplo, reconstruye sus relaciones de parentesco o la relación con actividades que realiza o haya realizado con algún familiar.


Según explica el Ing., su mayor potencialidad es la creación colaborativa de los “nodos” -datos vinculados-, pudiendo tener varios participantes y compartir los mismos con otros usuarios. Así mismo, Fernando advierte que no es una herramienta de visualización, es más bien una plataforma inteligente de vinculación de datos que se previsualiza de manera interactiva, de ahí su potencial de uso con diversos fines.


NeuralActions y Machine Learning


Para mostrar de manera más clara la inteligencia de la herramienta y el alcance de su aprendizaje, se explica a continuación las clasificaciones que aplicaría en el caso, por ejemplo, de un área de Recursos Humanos. NeuralAction puede clasificar el lenguaje a partir de tres algoritmos:


  1. Buscando nodos por un contenido o texto -”etiquetas”- lo que permite generar una búsqueda con palabras claves: “programador”, “PHP”, por ejemplo.
  2. No supervisado, es cuando la herramienta clasifica sin ayuda previa, agrupando el contenido de los mismos por sus palabras. Por ejemplo, arma un Top Ten de categoría cuyos contenidos sean más representativos, como perfiles profesionales, conocimientos y habilidades: “programador”, “comunicador”, “proactivo”, etc.
  3. Supervisado, la herramienta aprende a clasificar a partir de un set de datos ejeplificatorios (o conjunto de entrenamiento) y de allí su nombre Machine Learning. En este caso mejora su clasificación a partir de lo que el usuario incluyó o excluyó a partir de la clasificación no supervisada. En este caso podría servir para enseñarle que “este currículum no es de un perfil programador PHP”.


La herramienta, apunta a lograr que la misma aprenda los vínculos entre datos cargados, a través de algoritmos de agrupamiento que “muestren esas relaciones que no se ven”.



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