Procesamiento inteligente de grandes volúmenes 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...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176262 |
| 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 el estudio y desarrollo de técnicas de selección de características, donde el foco está puesto en la reducción de los tiempos de cómputo. La optimización puede realizarse tanto en la mejora de la ejecución en un entorno distribuido, como en la propuesta de técnicas metaheurísticas que permitan obtener un subconjunto óptimo de atributos.
Por otro lado, y desde el punto de vista de la salud, se está trabajando con investigadores del CENEXA (CONICET-UNLP-CIC) en la obtención de modelos de predicción de diabetes y prediabetes.
Las investigaciones relacionadas con el análisis de flujos de datos se centran en la construcción de modelos dinámicos descriptivos. En particular el énfasis está puesto en la resolución de un problema de sumo interés en relación al análisis de trayectorias GPS a fin de identificar congestiones en el tránsito. |
|---|