Algunos Analisis de Temas Vinculados con Sistemas Expertos

DEEP BLUE

Deep Blue fue una computadora de IBM que jugaba al ajedrez, la primera que venció a un campeón del mundo vigente, Gary Kaspárov, con un ritmo de juego lento. Esto ocurrió el 10 de febrero de 1996, en una memorable partida. Sin embargo, Kaspárov ganó 3 y empató 2 de las siguientes partidas, derrotando a Deep Blue por 4-2. El encuentro concluyó el 17 de febrero de 1996.

Una nueva versión, llamada Deeper Blue (azul más profundo) jugó de nuevo contra Kaspárov en mayo de 1997, ganando el encuentro a 6 partidas por 3½-2½, lo que lo convirtió en la primera computadora en derrotar a un campeón del mundo vigente, en un encuentro con ritmo de juego de torneo estándar. El encuentro concluyó el 11 de mayo.

El sistema saca su fuerza de juego principalmente en la fuerza bruta que calcula el sistema central. Era una computadora de procesamiento paralelo masivo basada en el RS/6000 con 30 nodos, cada uno con 30 microprocesadores P2SC de 120 MHz, ampliados con 480 procesadores VLSI de uso especial, especializados en ajedrez. Su programa de ajedrez fue escrito en lenguaje C y corrió bajo el sistema operativo AIX. Era capaz de calcular 200 millones de posiciones por segundo, dos veces más rápido que la versión de 1996. En junio de 1997, Deep Blue era el 259º superordenador más poderoso, capaz de calcular 11,38 gigaflops, aunque toda esta potencia no estaba pensada en realidad para jugar al ajedrez.

SEGURIDAD EN LA BANCA ELECTRONICA DEL BANCO PICHINCHA

El Sistema de Ingreso Biométrico consiste en la validación de la manera en la que el cliente digita sus datos al momento de ingresar a Banca Electrónica, garantizando así que la persona que realice las transacciones sea únicamente el propietario de la cuenta.

Adicionalmente el sistema construye, evoluciona y almacena un patrón personal grabando las características de comportamiento y entorno, creando así una huella o una firma única y exclusiva de cada cliente.

El Sistema contempla seguridades adicionales como son: el uso de preguntas y figuras secretas, un sistema de alertas mediante correo electrónico y mensajes SMS que informarán cuando existan intentos errados o ingresos sospechosos a la Banca Electrónica. Estos garantizarán aún más el acceso seguro a la Banca Electrónica.

Esta un poco enfocado a sistemas expertos porque este almacena el comportamiento del usuario que ingresa al sistema y segun eso puede decidir que si el usuario que esta interacuando es el correcto.

WEKA

contiene una colección de herramientas de visualización y algoritmos para análisis de datos y modelado predictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades. La versión original de Weka fue un front-end en TCL/TK para modelar algoritmos implementados en otros lenguajes de programación, más unas utilidades para pre-procesamiento de datos desarrolladas en C para hacer experimentos de aprendizaje automático. Esta versión original se diseñó inicialmente como herramienta para analizar datos procedentes del dominio de la agricultura, pero la versión más reciente basada en Java (WEKA 3), que empezó a desarrollarse en 1997, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.

Los puntos fuertes de Weka son:

• Está disponible libremente bajo la licencia pública general de GNU.
• Es muy portable porque está completamente implementado en Java y puede correr en casi cualquier plataforma.
• Contiene una extensa colección de técnicas para pre-procesamiento de datos y modelado.
• Es fácil de utilizar por un principiante gracias a su interfaz gráfica de usuario.

Weka soporta varias tareas estándar de minería de datos, especialmente, pre-procesamiento de datos, clustering, clasificación, regresión, visualización, y selección. Todas las técnicas de Weka se fundamentan en la asunción de que los datos están disponibles en un fichero plano (flat file) o una relación, en la que cada registro de datos está descrito por un número fijo de atributos (normalmente numéricos o nominales, aunque también se soportan otros tipos). Weka también proporciona acceso a bases de datos vía SQL gracias a la conexión JDBC (Java Database Connectivity) y puede procesar el resultado devuelto por una consulta hecha a la base de datos. No puede realizar minería de datos multi-relacional, pero existen aplicaciones que pueden convertir una colección de tablas relacionadas de una base de datos en una única tabla que ya puede ser procesada con Weka.

Carencias de Weka

Un área importante que actualmente no cubren los algoritmos incluidos en Weka es el modelado de secuencias.

DEEP BLUE

Deep Blue fue una computadora de IBM que jugaba al ajedrez, la primera que venció a un campeón del mundo vigente, Gary Kaspárov, con un ritmo de juego lento. Esto ocurrió el 10 de febrero de 1996, en una memorable partida. Sin embargo, Kaspárov ganó 3 y empató 2 de las siguientes partidas, derrotando a Deep Blue por 4-2. El encuentro concluyó el 17 de febrero de 1996.

Una nueva versión, llamada Deeper Blue (azul más profundo) jugó de nuevo contra Kaspárov en mayo de 1997, ganando el encuentro a 6 partidas por 3½-2½, lo que lo convirtió en la primera computadora en derrotar a un campeón del mundo vigente, en un encuentro con ritmo de juego de torneo estándar. El encuentro concluyó el 11 de mayo.

El sistema saca su fuerza de juego principalmente en la fuerza bruta que calcula el sistema central. Era una computadora de procesamiento paralelo masivo basada en el RS/6000 con 30 nodos, cada uno con 30 microprocesadores P2SC de 120 MHz, ampliados con 480 procesadores VLSI de uso especial, especializados en ajedrez. Su programa de ajedrez fue escrito en lenguaje C y corrió bajo el sistema operativo AIX. Era capaz de calcular 200 millones de posiciones por segundo, dos veces más rápido que la versión de 1996. En junio de 1997, Deep Blue era el 259º superordenador más poderoso, capaz de calcular 11,38 gigaflops, aunque toda esta potencia no estaba pensada en realidad para jugar al ajedrez.

SEGURIDAD EN LA BANCA ELECTRONICA DEL BANCO PICHINCHA

El Sistema de Ingreso Biométrico consiste en la validación de la manera en la que el cliente digita sus datos al momento de ingresar a Banca Electrónica, garantizando así que la persona que realice las transacciones sea únicamente el propietario de la cuenta.

Adicionalmente el sistema construye, evoluciona y almacena un patrón personal grabando las características de comportamiento y entorno, creando así una huella o una firma única y exclusiva de cada cliente.

El Sistema contempla seguridades adicionales como son: el uso de preguntas y figuras secretas, un sistema de alertas mediante correo electrónico y mensajes SMS que informarán cuando existan intentos errados o ingresos sospechosos a la Banca Electrónica. Estos garantizarán aún más el acceso seguro a la Banca Electrónica.

Esta un poco enfocado a sistemas expertos porque este almacena el comportamiento del usuario que ingresa al sistema y segun eso puede decidir que si el usuario que esta interacuando es el correcto.

WEKA

contiene una colección de herramientas de visualización y algoritmos para análisis de datos y modelado predictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades. La versión original de Weka fue un front-end en TCL/TK para modelar algoritmos implementados en otros lenguajes de programación, más unas utilidades para pre-procesamiento de datos desarrolladas en C para hacer experimentos de aprendizaje automático. Esta versión original se diseñó inicialmente como herramienta para analizar datos procedentes del dominio de la agricultura, pero la versión más reciente basada en Java (WEKA 3), que empezó a desarrollarse en 1997, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.

Los puntos fuertes de Weka son:

• Está disponible libremente bajo la licencia pública general de GNU.
• Es muy portable porque está completamente implementado en Java y puede correr en casi cualquier plataforma.
• Contiene una extensa colección de técnicas para pre-procesamiento de datos y modelado.
• Es fácil de utilizar por un principiante gracias a su interfaz gráfica de usuario.

Weka soporta varias tareas estándar de minería de datos, especialmente, pre-procesamiento de datos, clustering, clasificación, regresión, visualización, y selección. Todas las técnicas de Weka se fundamentan en la asunción de que los datos están disponibles en un fichero plano (flat file) o una relación, en la que cada registro de datos está descrito por un número fijo de atributos (normalmente numéricos o nominales, aunque también se soportan otros tipos). Weka también proporciona acceso a bases de datos vía SQL gracias a la conexión JDBC (Java Database Connectivity) y puede procesar el resultado devuelto por una consulta hecha a la base de datos. No puede realizar minería de datos multi-relacional, pero existen aplicaciones que pueden convertir una colección de tablas relacionadas de una base de datos en una única tabla que ya puede ser procesada con Weka.

Carencias de Weka

Un área importante que actualmente no cubren los algoritmos incluidos en Weka es el modelado de secuencias.