Una aproximación a la asistencia inteligente en minería de datos

Autores
Nicoletti, Matías Alberto; Nigro, Oscar; González Císaro, Sandra
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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
Materia
Ciencias Informáticas
minería de datos
asistencia inteligente
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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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
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