Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos

La Minería de Datos, la cual forma parte del proceso de KDD (Knowledge Discovery in Databases), es uno de los campos de crecimiento más veloz en la industria de la computación. Una de sus principales fortalezas es su amplitud en cuanto a los posibles dominios de aplicación. La industria bancaria, te...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Nicoletti, Matías Alberto, Nigro, Oscar, González Císaro, Sandra
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2010
Materias:
Ciencias Informáticas
minería de datos
asistencia inteligente
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152693
http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-asai-22.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-152693
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1526932023-05-10T20:03:45Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152693 http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-asai-22.pdf issn:1850-2784 Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos Nicoletti, Matías Alberto Nigro, Oscar González Císaro, Sandra 2010 2010 2023-05-10T13:00:40Z es Ciencias Informáticas minería de datos asistencia inteligente La Minería de Datos, la cual forma parte del proceso de KDD (Knowledge Discovery in Databases), es uno de los campos de crecimiento más veloz en la industria de la computación. Una de sus principales fortalezas es su amplitud en cuanto a los posibles dominios de aplicación. La industria bancaria, telecomunicaciones, ventas, medicina, deportes y variedad de ingenierías son algunos ejemplos de su aplicación efectiva [4]. En la actualidad existen gran variedad de herramientas para facilitar su práctica, entre las cuales pueden encontrarse Weka, Orange y KNIME, de libre distribución. A pesar de que dichas herramientas suponen facilitar la práctica de esta disciplina, definir y ejecutar procesos de Minería de Datos no resulta ser una tarea trivial. Esto es debido a que numerosas variables y decisiones a ser tenidas en cuenta se ven involucradas durante el proceso. Adicionalmente, las actuales aplicaciones para KDD proveen extensos conjuntos de operadores (por ej. en KNIME existen más de 500 operadores actualmente). Pero la complejidad en la Minería de Datos no solo se debe a la extensa cantidad de operadores, sino que también debe considerarse la correcta combinación de dichos operadores respectando las restricciones asociadas. De esta forma, es posible establecer una analogía entre la Minería de Datos y la resolución de rompecabezas [4]. Con el tiempo, los usuarios aprenderán y se familiarizarán con el adecuado uso de los operadores. No obstante, investigar formas de acelerar la curva de aprendizaje motiva el desarrollo de este proyecto Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 239-242
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
minería de datos
asistencia inteligente
spellingShingle Ciencias Informáticas
minería de datos
asistencia inteligente
Nicoletti, Matías Alberto
Nigro, Oscar
González Císaro, Sandra
Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
topic_facet Ciencias Informáticas
minería de datos
asistencia inteligente
description La Minería de Datos, la cual forma parte del proceso de KDD (Knowledge Discovery in Databases), es uno de los campos de crecimiento más veloz en la industria de la computación. Una de sus principales fortalezas es su amplitud en cuanto a los posibles dominios de aplicación. La industria bancaria, telecomunicaciones, ventas, medicina, deportes y variedad de ingenierías son algunos ejemplos de su aplicación efectiva [4]. En la actualidad existen gran variedad de herramientas para facilitar su práctica, entre las cuales pueden encontrarse Weka, Orange y KNIME, de libre distribución. A pesar de que dichas herramientas suponen facilitar la práctica de esta disciplina, definir y ejecutar procesos de Minería de Datos no resulta ser una tarea trivial. Esto es debido a que numerosas variables y decisiones a ser tenidas en cuenta se ven involucradas durante el proceso. Adicionalmente, las actuales aplicaciones para KDD proveen extensos conjuntos de operadores (por ej. en KNIME existen más de 500 operadores actualmente). Pero la complejidad en la Minería de Datos no solo se debe a la extensa cantidad de operadores, sino que también debe considerarse la correcta combinación de dichos operadores respectando las restricciones asociadas. De esta forma, es posible establecer una analogía entre la Minería de Datos y la resolución de rompecabezas [4]. Con el tiempo, los usuarios aprenderán y se familiarizarán con el adecuado uso de los operadores. No obstante, investigar formas de acelerar la curva de aprendizaje motiva el desarrollo de este proyecto
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Nicoletti, Matías Alberto
Nigro, Oscar
González Císaro, Sandra
author_facet Nicoletti, Matías Alberto
Nigro, Oscar
González Císaro, Sandra
author_sort Nicoletti, Matías Alberto
title Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
title_short Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
title_full Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
title_fullStr Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
title_full_unstemmed Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
title_sort una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos
publishDate 2010
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152693
http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-asai-22.pdf
work_keys_str_mv AT nicolettimatiasalberto unaaproximacionalaasistenciainteligenteenmineriadedatos
AT nigrooscar unaaproximacionalaasistenciainteligenteenmineriadedatos
AT gonzalezcisarosandra unaaproximacionalaasistenciainteligenteenmineriadedatos
_version_ 1765660138856775680

Ejemplares similares