Algoritmos de aprendizaje automático para respuestas en tiempo real sobre entornos masivos de datos

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y t...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Banchero, Santiago, Tolosa, Gabriel Hernán, Tonin Monzón, Francisco, Fernández, Juan M., Paz Soldan, Carlos, Giordano, Luis A., Marrone, Agustín H.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
aprendizaje automático
información masiva
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/67381
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas para poder extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data ha acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos de datos y también en entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real conforme se leen los datos.
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