Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño

Autores
Schab, Esteban; Lopresti, Mariela; Miranda, Natalia Carolina; Casanova, Carlos; Piccoli, María Fabiana
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La toma de decisiones en contextos dominados por grandes volúmenes de datos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. La disponibilidad de información generada por personas y dispositivos abre nuevos desafíos en el diseño de mecanismos para aprovecharla. Estos deben ser capaces de determinar las decisiones de mayor utilidad sujetas a ventanas temporales que garanticen su factibilidad. Uno de estos mecanismos lo constituyen las distintas analíticas, las cuales buscan transformar los datos en información a través de técnicas diversas. En este trabajo proponemos dos líneas de investigación, una enfocada en la analítica prescriptiva, capaz de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas para corto y mediano plazo, decisiones estratégicas para largo plazo) para lograr un objetivo deseado; la otra relacionada con las técnicas de aprendizaje supervisado y la recuperación de información no estructurada. En ambos, se propone la utilización de desarrollos provenientes de la Inteligencia Computacional y de la Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia computacional
Analíticas
Big Data
Computación de alto desempeño
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
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/144865
Acceder
id SEDICI_5beef6131d3d8bf04344ef7c8f446169
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/144865
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeñoSchab, EstebanLopresti, MarielaMiranda, Natalia CarolinaCasanova, CarlosPiccoli, María FabianaCiencias InformáticasInteligencia computacionalAnalíticasBig DataComputación de alto desempeñoLa toma de decisiones en contextos dominados por grandes volúmenes de datos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. La disponibilidad de información generada por personas y dispositivos abre nuevos desafíos en el diseño de mecanismos para aprovecharla. Estos deben ser capaces de determinar las decisiones de mayor utilidad sujetas a ventanas temporales que garanticen su factibilidad. Uno de estos mecanismos lo constituyen las distintas analíticas, las cuales buscan transformar los datos en información a través de técnicas diversas. En este trabajo proponemos dos líneas de investigación, una enfocada en la analítica prescriptiva, capaz de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas para corto y mediano plazo, decisiones estratégicas para largo plazo) para lograr un objetivo deseado; la otra relacionada con las técnicas de aprendizaje supervisado y la recuperación de información no estructurada. En ambos, se propone la utilización de desarrollos provenientes de la Inteligencia Computacional y de la Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.Red de Universidades con Carreras en Informática2022-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf535-539http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/144865spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-48222-3-9info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/142555info: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:UNLP2025-10-15T11:28:48Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/144865Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:28:48.605SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
title Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
spellingShingle Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
Schab, Esteban
Ciencias Informáticas
Inteligencia computacional
Analíticas
Big Data
Computación de alto desempeño
title_short Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
title_full Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
title_fullStr Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
title_full_unstemmed Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
title_sort Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño
dc.creator.none.fl_str_mv Schab, Esteban
Lopresti, Mariela
Miranda, Natalia Carolina
Casanova, Carlos
Piccoli, María Fabiana
author Schab, Esteban
author_facet Schab, Esteban
Lopresti, Mariela
Miranda, Natalia Carolina
Casanova, Carlos
Piccoli, María Fabiana
author_role author
author2 Lopresti, Mariela
Miranda, Natalia Carolina
Casanova, Carlos
Piccoli, María Fabiana
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Inteligencia computacional
Analíticas
Big Data
Computación de alto desempeño
topic Ciencias Informáticas
Inteligencia computacional
Analíticas
Big Data
Computación de alto desempeño
dc.description.none.fl_txt_mv La toma de decisiones en contextos dominados por grandes volúmenes de datos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. La disponibilidad de información generada por personas y dispositivos abre nuevos desafíos en el diseño de mecanismos para aprovecharla. Estos deben ser capaces de determinar las decisiones de mayor utilidad sujetas a ventanas temporales que garanticen su factibilidad. Uno de estos mecanismos lo constituyen las distintas analíticas, las cuales buscan transformar los datos en información a través de técnicas diversas. En este trabajo proponemos dos líneas de investigación, una enfocada en la analítica prescriptiva, capaz de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas para corto y mediano plazo, decisiones estratégicas para largo plazo) para lograr un objetivo deseado; la otra relacionada con las técnicas de aprendizaje supervisado y la recuperación de información no estructurada. En ambos, se propone la utilización de desarrollos provenientes de la Inteligencia Computacional y de la Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description La toma de decisiones en contextos dominados por grandes volúmenes de datos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. La disponibilidad de información generada por personas y dispositivos abre nuevos desafíos en el diseño de mecanismos para aprovecharla. Estos deben ser capaces de determinar las decisiones de mayor utilidad sujetas a ventanas temporales que garanticen su factibilidad. Uno de estos mecanismos lo constituyen las distintas analíticas, las cuales buscan transformar los datos en información a través de técnicas diversas. En este trabajo proponemos dos líneas de investigación, una enfocada en la analítica prescriptiva, capaz de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas para corto y mediano plazo, decisiones estratégicas para largo plazo) para lograr un objetivo deseado; la otra relacionada con las técnicas de aprendizaje supervisado y la recuperación de información no estructurada. En ambos, se propone la utilización de desarrollos provenientes de la Inteligencia Computacional y de la Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-04
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/10915/144865
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/144865
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-48222-3-9
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/142555
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
535-539
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_ 1846064330793025536
score 13.22299

Publicaciones similares