Un Recorrido por los Principales Proveedores de Servicios de Machine Learning y Predicción en la Nube

  1. David Corral-Plaza 2
  2. Juan Boubeta-Puig 3
  3. Manuel Resinas 1
  1. 1 Dpto. Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Sevilla
  2. 2 Departamento de Ingeniería Informática, Universidad de Cádiz, España.
  3. 3 Departamento de Ingeniería Informática, Universidad de Cádiz
Actas:
XIV Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2018)

Editorial: SISTEDES

Año de publicación: 2018

Páginas: 1-10

Tipo: Aportación congreso

Resumen

Los medios tecnológicos para el consumo, producción e intercambio de información no hacen más que aumentar cada día que pasa. Nos encontramos envueltos en el fenómeno Big Data, donde ser capaces de analizar esta información con el objetivo de poder inferir situaciones del futuro basándonos en datos del pasado y del presente, nos puede reportar una ventaja competitiva que nos distinga claramente de otras opciones. Dentro de las múltiples disciplinas existentes para el análisis de grandes cantidades información encontramos el Machine Learning y, a su vez, dentro de este podemos destacar la capacidad predic- tiva que nos proporcionan muchas de las opciones existentes actualmente en el mercado. En este trabajo realizamos un análisis de estas principales opciones de APIs predictivas en la nube, las comparamos entre sí, y finalmente llevamos a cabo una experimentación con datos reales de la Red de Vigilancia y Control de la Calidad del Aire de la Junta de Andalucía. Los resultados demuestran que estas herramientas son una opción muy interesante a considerar a la hora de tratar de predecir valores de contaminantes que pueden afectar a nuestra salud seriamente, pudiéndose llevar a cabo acciones preventivas sobre la población afectada.