Procesamiento inteligente de grandes volúmenes de información y de flujos de datos
Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Big Data y Minería de Datos utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de grandes volúmenes de infor...
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| Autores principales: | , , , , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120089 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Big Data y Minería de Datos utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de grandes volúmenes de información y al procesamiento de flujo de datos. Las investigaciones correspondientes al procesamiento de datos masivos están enfocadas en dos temas: el estudio y desarrollo de técnicas de reducción de características y el diseño de estrategias que faciliten el procesamiento masivo de datos a usuarios no informáticos. En lo referido a reducción de características, dado que se está trabajando con bases de datos genómicas, el foco está puesto en las estrategias de selección de atributos. El análisis a realizar sobre estos datos tiene por objetivo identificar grupos de genes cuyos patrones de expresión se encuentren asociados a fenotipos específicos. Por otro lado, se está desarrollando una librería con el objetivo de facilitar el manejo de bases de datos en contextos Big Data. Esto tendrá un impacto directo en el trabajo conjunto que se viene desarrollando junto con la Facultad de Ciencias Veterinarias de la UNLP en relación al análisis de datos de progenie de distintas especies animales. En cuanto a las investigaciones relacionadas con la Minería de Datos se centran en la construcción de modelos que faciliten la interpretación de los patrones obtenidos y la posterior extracción del conocimiento. En particular el énfasis está puesto en la resolución de dos problemas de sumo interés en distintas áreas: las técnicas de agrupamiento aplicables a flujos de datos y la generación de reglas de clasificación. |
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