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Articulo de referencia

Polianalista

{{cite journal |title=PolyAnalyst - A Machine Dis covery System Inferring Functional Programs|first=Mikhail V.|last=Kiselev|url=https://www.aaai.org/Papers/Workshops/1994/WS-94-...

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PolyAnalyst es una plataforma de software de ciencia de datos desarrollada por Megaputer Intelligence que proporciona un entorno para minería de texto , minería de datos , aprendizaje automático y análisis predictivo . Megaputer la utiliza para crear herramientas con aplicaciones en el sector sanitario , la gestión empresarial , los seguros y otros sectores. PolyAnalyst también se ha utilizado para la predicción de la COVID-19 y la investigación científica.

Descripción general

En la interfaz gráfica de usuario de PolyAnalyst, los nodos se enlazan para formar un grafo dirigido acíclico.
Captura de pantalla de un diagrama de flujo de PolyAnalyst que muestra el uso de un nodo de red neuronal convolucional .

La interfaz gráfica de usuario de PolyAnalyst contiene nodos que se pueden vincular en un diagrama de flujo para realizar un análisis. El software proporciona nodos para la importación , preparación , visualización , análisis y exportación de datos . [ 2 ] [ 3 ] PolyAnalyst incluye funciones para la agrupación de texto , el análisis de sentimientos , la extracción de hechos, palabras clave y entidades , y la creación de taxonomías y ontologías . Polyanalyst admite una variedad de algoritmos de aprendizaje automático , así como nodos para el análisis de datos estructurados y la capacidad de ejecutar código en Python y R. [ 4 ] [ 5 ] PolyAnalyst también actúa como un generador de informes , lo que permite que el resultado de un análisis sea visible para personas que no son analistas. [ 6 ] Utiliza un modelo cliente-servidor y está licenciado bajo un modelo de software como servicio . [ 6 ]

Aplicaciones empresariales

Seguro

PolyAnalyst se utilizó para crear una herramienta de predicción de subrogación que determina la probabilidad de que una reclamación sea subrogable y, de ser así, el monto que se espera recuperar. La herramienta funciona categorizando las reclamaciones de seguros según cumplan o no con los criterios necesarios para una subrogación exitosa. PolyAnalyst también se utiliza para detectar fraudes de seguros. [ 7 ]

Cuidado de la salud

Un mapa de calor de Estados Unidos
Un mapa de calor que muestra la previsión de COVID-19 de Megaputer.

PolyAnalyst es utilizado por compañías farmacéuticas para ayudar en la farmacovigilancia . El software se utilizó para diseñar una herramienta que relaciona las descripciones de eventos adversos con sus códigos MedDRA correspondientes , determina si los efectos secundarios son graves o no graves y establece casos para monitoreo continuo si es necesario. [ 8 ] PolyAnalyst también se ha aplicado para descubrir nuevos usos para medicamentos existentes mediante minería de texto en ClinicalTrials.gov , [ 9 ] y para pronosticar la propagación del virus COVID-19 en Estados Unidos y Rusia. [ 10 ] [ 11 ]

Gestión empresarial

PolyAnalyst se utiliza en la gestión empresarial para analizar los comentarios escritos de los clientes, incluidos los datos de reseñas de productos, las reclamaciones de garantía y los comentarios de los clientes. [ 12 ] En un caso, PolyAnalyst se utilizó para crear una herramienta que ayudó a una empresa a supervisar las conversaciones de sus empleados con los clientes, calificando sus mensajes según factores como la profesionalidad, la empatía y la corrección de la respuesta. La empresa informó a Forrester Research que esta herramienta les había ahorrado 11,8 millones de dólares anuales. [ 13 ]

Supercomputadora SKIF Cyberia

PolyAnalyst se ejecuta en la supercomputadora SKIF Cyberia de la Universidad Estatal de Tomsk , donde está disponible para investigadores rusos a través del Centro de Uso Colectivo (CCU). Los investigadores del centro utilizan PolyAnalyst para realizar investigaciones científicas y gestionar las operaciones de sus universidades. [ 14 ] En 2020, investigadores de la Universidad Estatal de Vyatka (en colaboración con el CCU) realizaron un estudio en el que se utilizó PolyAnalyst para identificar y contactar a víctimas de violencia doméstica mediante el análisis de redes sociales . Los investigadores rastrearon la web en busca de mensajes que contuvieran descripciones de abuso y luego clasificaron el tipo de abuso como físico, psicológico, económico o sexual. También crearon un chatbot para contactar a las víctimas de abuso identificadas y derivarlas a especialistas según el tipo de abuso descrito en sus mensajes. Los datos recopilados en este estudio se utilizaron para crear el primer corpus en ruso sobre violencia doméstica. [ 15 ] [ 16 ]

Referencias

  1. ↑ Kiselev, Mikhail V. (1994). "PolyAnalyst - Un sistema de descubrimiento automático que infiere programas funcionales" (PDF) . Informe técnico de la AAAI . Taller AAAI-94 sobre descubrimiento de conocimiento en bases de datos (WS- 94-03 ). AAAI: 237–249 . Recuperado el 15 de marzo de 2021 .
  2. ↑ Apicella, Mario (3 de julio de 2000). "PolyAnalyst 4.1 busca oro en los datos" . Info World .
  3. ↑ Zhang, Qingyu; Segall, Richard S. (1 de diciembre de 2008). "Minería web: una revisión de la investigación actual, las técnicas y el software" . International Journal of Information Technology & Decision Making . 7 (4): 683– 720. doi : 10.1142/S0219622008003150 . ISSN 0219-6220 . 
  4. ↑ Zhang, Qingyu; Segall, Richard S. (1 de enero de 2010). "Revisión de software de minería de datos, texto y web". Kybernetes . 39 (4): 625– 655. doi : 10.1108/03684921011036835 . ISSN 0368-492X . 
  5. ↑ Zhang, Qingyu; Segall, Richard S. (2009), "Software comercial de minería de datos", en Maimon, Oded; Rokach, Lior (eds.), Manual de minería de datos y descubrimiento de conocimiento , Boston, MA: Springer US, pp. 1245–1268 , Bibcode : 2010dmak.book.1245Z , doi : 10.1007/978-0-387-09823-4_65 , ISBN  978-0-387-09823-4
  6. 1 2 Halper, Fern (2011). "Análisis predictivo: Informe del índice de victoria de Hurwitz" (PDF) . Hurwitz & Associates . Recuperado el 28 de septiembre de 2020 .
  7. ↑ Wang, John; Yang, James GS (2009). "Técnicas de minería de datos para la auditoría de la función de certificación y la detección de fraudes" (PDF) . Journal of Forensic & Investigative Accounting . 1 (1): 1– 24.
  8. ↑ "Ciencias de la vida: Aumentando la velocidad de obtención de información en la industria farmacéutica" . kmworld.com . 7 de enero de 2020. Consultado el 22 de septiembre de 2020 .
  9. ↑ Su, Eric Wen; Sanger, Todd M. (23 de marzo de 2017). "Reposicionamiento sistemático de fármacos mediante la minería de datos de eventos adversos en ClinicalTrials.gov" . PeerJ . 5 e3154. doi : 10.7717/peerj.3154 . ISSN 2167-8359 . PMC 5366063. PMID 28348935 .   
  10. ↑ "COVID-19: Megacomputadora proporciona un mapa geográfico interactivo para pronosticar el pico de casos activos en EE. UU." thegeospatial . 29 de abril de 2020. Consultado el 30 de septiembre de 2020 .
  11. ↑ "В России представили модели пика заболеваемости COVID-19 в регионах" . РБК (en ruso). 17 de mayo de 2020 . Consultado el 24 de septiembre de 2020 .
  12. ↑ Richard S. Segall; Qingyu Zhang. "Web Mining of Hotel Customer Survey Data". Systemics, Cybernetics and Informatics . 6 (6): 23– 29. CiteSeerX 10.1.1.455.7659 . 
  13. ↑ Evelson, Boris (10 de noviembre de 2015). "Panorama de proveedores: análisis de texto de big data". Forrester .
  14. ↑ редакция, Любимая. "В ТГУ открылся Центр колективного пользования пользования для аналитики big data" . Томский Обзор (en ruso) . Consultado el 26 de febrero de 2021 .
  15. ↑ "Ученые ВятГУ совместно с компанией Мегапьютер Интеллидженс разработали чат-бот для помощи жертвам супружеского насилия - Официальный сайт ВятГУ" . vyatsu.ru . Consultado el 26 de febrero de 2021 .
  16. ↑ "El supercomputer puede conectarse a Internet en el hogar de Jertv | iot.ru Новости Интернета вещей" . iot.ru. ​Consultado el 26 de febrero de 2021 .
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