Sistemas inteligentes: aplicaciones en minería de datos y big data

Autores
Lanzarini, Laura Cristina; Hasperué, Waldo; Estrebou, César Armando; Villa Monte, Augusto; Jimbo Santana, Patricia Rosalía; Reyes Zambrano, G.; Camele, Genaro; López, P.; Corvi, Julieta Pilar; Fernández Bariviera, Aurelio; Olivas Varela, José Ángel
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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 grandes volúmenes de información y al procesamiento de flujo de datos. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la construcción de conjuntos de reglas de clasificación difusas que faciliten y permitan justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el diseño de técnicas de agrupamiento para flujos de datos con aplicación al análisis de trayectorias vehiculares para predecir congestión de tránsito. Con respecto al área de Big Data se está trabajando en el diseño y desarrollo de algoritmos de selección de características en grandes bases de datos de muchas columnas. Las implementaciones que se están llevando a cabo serán utilizadas en problemas de genómica molecular con el objetivo de determinar gene signatures. En esta misma línea se está trabajando sobre algoritmos de selección de características para el tratamiento de flujos de datos. Por otro lado y como transferencia tecnológica concreta, se efectuó un análisis sobre la producción de leche en ganado bovino a partir de la base de datos de la Asociación de la Región Pampeana de Entidades de Control Lechero (ARPECOL). En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción de los párrafos más representativos utilizando métricas de selección y técnicas de optimización.
Eje: Base de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Minería de Datos
Minería de textos
Big data
Redes neuronales
Resúmenes extractivos
Stream processing
Selección de características
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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