Descripción: Los datos multimodales no estructurados son aquellos que provienen de diversas modalidades, como texto, imágenes, audio y video, pero carecen de una estructura predefinida que facilite su análisis. Estos datos son inherentemente complejos, ya que combinan diferentes tipos de información que pueden ser interpretados de múltiples maneras. La falta de estructura significa que no siguen un formato rígido, lo que dificulta su procesamiento y análisis mediante métodos tradicionales. Sin embargo, esta diversidad también ofrece una rica fuente de información que puede ser aprovechada mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. Los modelos multimodales, que integran y analizan estos datos, son capaces de aprender patrones y relaciones entre diferentes tipos de información, lo que permite una comprensión más profunda y contextualizada de los datos. Esta capacidad de combinar y analizar datos de múltiples fuentes es fundamental en un mundo donde la información se presenta en formas cada vez más variadas y complejas.
Historia: El concepto de datos multimodales comenzó a tomar forma en la década de 1990, cuando los investigadores comenzaron a explorar la integración de diferentes tipos de datos en el campo de la inteligencia artificial. A medida que la tecnología avanzaba, especialmente con el auge de la computación y el almacenamiento de datos, se hizo evidente que los datos no estructurados, como texto, imágenes y audio, podían ser combinados para mejorar el aprendizaje automático. En la década de 2010, el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes, permitió un avance significativo en el procesamiento de datos multimodales, facilitando su análisis y aplicación en diversas áreas.
Usos: Los datos multimodales no estructurados se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por ejemplo, en el ámbito de la salud, se pueden combinar datos de imágenes médicas y registros clínicos para mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. En el marketing, las empresas utilizan datos multimodales para analizar el comportamiento del consumidor a través de interacciones en redes sociales, videos y reseñas de productos. Además, en el desarrollo de asistentes virtuales, se integran datos de voz y texto para ofrecer respuestas más precisas y contextuales.
Ejemplos: Un ejemplo de datos multimodales no estructurados es el análisis de sentimientos en redes sociales, donde se combinan texto, imágenes y videos para evaluar la percepción de una marca. Otro caso es el uso de sistemas de recomendación que integran datos de comportamiento del usuario, como clics en enlaces, visualización de videos y comentarios, para personalizar las sugerencias de productos. En el ámbito de la investigación, se pueden analizar datos de encuestas, entrevistas y grabaciones de audio para obtener una comprensión más completa de un fenómeno social.
