Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos
- Autores
- Casanova, Carlos; Chichi, Manuel; Hoet, Leonardo; Pereyra Rausch, Fernando; Prado, Lucas; Daián Rottoli, Giovanni; Schab, Esteban; De Battista, Anabella
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.
Eje: Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Ingeniería de software
Optimización
Inteligencia computacional
Ciencia de datos
Preferencias - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120439
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_586dc84abafa5722a410aab601259ac4 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120439 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datosCasanova, CarlosChichi, ManuelHoet, LeonardoPereyra Rausch, FernandoPrado, LucasDaián Rottoli, GiovanniSchab, EstebanDe Battista, AnabellaCiencias InformáticasIngeniería de softwareOptimizaciónInteligencia computacionalCiencia de datosPreferenciasLa adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.Eje: Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática2021-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf553-557http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120439spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:28:30Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120439Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:28:30.551SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
title |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
spellingShingle |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos Casanova, Carlos Ciencias Informáticas Ingeniería de software Optimización Inteligencia computacional Ciencia de datos Preferencias |
title_short |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
title_full |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
title_fullStr |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
title_full_unstemmed |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
title_sort |
Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Casanova, Carlos Chichi, Manuel Hoet, Leonardo Pereyra Rausch, Fernando Prado, Lucas Daián Rottoli, Giovanni Schab, Esteban De Battista, Anabella |
author |
Casanova, Carlos |
author_facet |
Casanova, Carlos Chichi, Manuel Hoet, Leonardo Pereyra Rausch, Fernando Prado, Lucas Daián Rottoli, Giovanni Schab, Esteban De Battista, Anabella |
author_role |
author |
author2 |
Chichi, Manuel Hoet, Leonardo Pereyra Rausch, Fernando Prado, Lucas Daián Rottoli, Giovanni Schab, Esteban De Battista, Anabella |
author2_role |
author author author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Ingeniería de software Optimización Inteligencia computacional Ciencia de datos Preferencias |
topic |
Ciencias Informáticas Ingeniería de software Optimización Inteligencia computacional Ciencia de datos Preferencias |
dc.description.none.fl_txt_mv |
La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS. Eje: Ingeniería de Software. Red de Universidades con Carreras en Informática |
description |
La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-04 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120439 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120439 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0 info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487 info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 553-557 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844616163384885248 |
score |
13.070432 |