Inteligencia artificial
Los sistemas de clasificación de fuentes de inteligencia y de fiabilidad de la información se utilizan en el análisis de inteligencia. Esta calificación se utiliza para la información recogida por un recopilador de inteligencia humano[1][2] Este tipo de recopilación de información y trabajo existe en muchas agencias gubernamentales de todo el mundo[3][4].
El sistema empleado por las Fuerzas Armadas de los Estados Unidos califica tanto la fiabilidad de la fuente como la de la información. La fiabilidad de la fuente se califica entre A (historial de completa fiabilidad) y E (historial de información no válida), con F para la fuente sin suficiente historial para establecer el nivel de fiabilidad. El contenido de la información se califica entre 1 (confirmado) y 5 (improbable), con 6 para la información cuya fiabilidad no puede evaluarse[6].
Por ejemplo, una información confirmada de una fuente fiable tiene la calificación A1, una información de validez desconocida de una fuente nueva sin reputación tiene la calificación F6, una información ilógica inconsistente de un mentiroso conocido es E5, una información confirmada de una fuente moderadamente dudosa es C1.
Fuentes de información
Este artículo se basa en gran medida o totalmente en una sola fuente. La discusión pertinente puede encontrarse en la página de discusión. Por favor, ayude a mejorar este artículo introduciendo citas a fuentes adicionales.Buscar fuentes: «Código del Almirantazgo» – noticias – periódicos – libros – académicos – JSTOR (noviembre de 2009)
El Sistema del Almirantazgo o Sistema de la OTAN es un método para evaluar los elementos de inteligencia recogidos[1]. El sistema comprende una notación de dos caracteres que evalúa la fiabilidad de la fuente y el nivel de confianza evaluado en la información. El sistema del Almirantazgo es utilizado por los países miembros de la OTAN y los miembros de la comunidad de los Cinco Ojos.
La evaluación tiene lugar en la fase de procesamiento del ciclo de inteligencia, reconociendo que la información recogida no puede aceptarse al pie de la letra. A cada elemento de información utilizado en la creación de una evaluación se le da una indicación de la fiabilidad de la fuente y la exactitud evaluada, basada en la corroboración u otra evaluación. Cada descriptor se considera de forma aislada para garantizar que la fiabilidad de la fuente no influye en la precisión evaluada del informe.
Artículo sobre inteligencia artificial
La Inteligencia Militar A1 (abreviado: A1MI; indonesio: Inlelijen Militer A1) es la unidad de inteligencia de las Fuerzas de Defensa A1. Las funciones de la A1MI incluyen la recopilación de información sobre potencias extranjeras y sobre otros temas de interés. También es la rama más nueva de la A1DF, ya que se organizó en junio de 2011.
La función de la Inteligencia Militar A1 la desempeñaba originalmente el Servicio de Seguridad e Inteligencia A1 del Servicio de Seguridad Civil A1, dependiente del Ministerio de Hacienda e Interior. Allí funcionaba junto a la Policía Federal A1 y la Policía Ortográfica y Gramatical A1 como organismo gubernamental civil. El A1SIS, dependiente del A1CSS, estuvo dirigido por el coronel David Massarde durante una parte importante de su existencia, aunque el servicio era civil.
En junio de 2011, el Servicio de Seguridad e Inteligencia de la A1 se trasladó a las Fuerzas de Defensa de la A1, tanto para fusionar las dos organizaciones en un solo organismo como para dar a los militares de la A1 la posición de mantenimiento de la inteligencia. Tras este cambio, la Inteligencia Militar A1 se constituyó como un cuarto servicio uniformado del A1DF y se le otorgaron las funciones de una rama separada de las fuerzas armadas A1. El comandante de la fuerza se decidirá a partir de ahora.
Qué es la inteligencia artificial con ejemplos
La tecnología API de la empresa es una plataforma «plug and play» que aprovecha más de 100.000 millones de datos de compradores y productos y los canaliza hacia tres motores: El de búsqueda, que tiene en cuenta las preferencias del comprador; el de recomendación, que revela los productos complementarios pertinentes a medida que la persona compra; y el de sustitución, que identifica las opciones de reemplazo.
El producto Substitute de Halla se lanzó a principios de este año como respuesta a la necesidad de mejorar las recomendaciones para los artículos agotados que incluso minoristas como Walmart están creando tecnología para resolver. Price citó un informe de McKinsey que descubrió que el 20% de los compradores de comestibles buscaban a la competencia tras un resultado negativo de malas sustituciones.
Ninguno de estos puntos de datos está vinculado a los datos privados de los compradores, sólo los atributos en torno a la compra en sí. Las APIs, en cambio, buscan el contexto para devolver recomendaciones y sustituciones relevantes. Por ejemplo, la plataforma de Halla tendría en cuenta la forma en que alguien añade artículos a su cesta y le sugeriría los siguientes: si añadió pavo y luego pan, la plataforma podría sugerirle queso y condimentos.