Minería de datos y big data: aplicaciones en señales y textos

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de señales y textos. Con res...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lanzarini, Laura Cristina, Hasperué, Waldo, Estrebou, César Armando, Ronchetti, Franco, Villa Monte, Augusto, Aquino, Germán Osvaldo, Quiroga, Facundo, Basgall, María José, Rojas, Luis, Corvi, Julieta Pilar, Luna, C., Jimbo Santana, Patricia, Fernández, A., Puente, C, Olivas, J. A., Rosete, A.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
PATTERN RECOGNITION
estrategias adaptativas
minería de texto
Data mining
big data
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61737
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de señales y textos. Con respecto al procesamiento de Señales el énfasis está puesto en el análisis de videos con el objetivo de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina y en la detección de patrones de movimiento de los objetos presentes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto a Minería de Textos se han desarrollado métodos capaces de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Además, se han desarrollando estrategias para resumir documentos a través de la extracción de párrafos.
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