Líneas de investigación complementarias en el marco de proyectos de aplicación de tecnologías de inteligencia artificial

Autores
Spositto, Osvaldo Mario; Busnelli, Luis; Bossero, Julio; Ledesma, Viviana; Matteo, Lorena; Quevedo, Sebastián; Colombain, Carlos; Conti, Laura; Procopio, Gastón; Gargano, Celia; Frega, Gerardo; García, Sergio
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo describe dos líneas de investigación convergentes que abordan desafíos actuales en inteligencia artificial y recuperación de información, orientadas hacia la mejora de la toma de decisiones y la optimización de sistemas digitales. Por un lado, se exploran sistemas expertos híbridos que integran redes neuronales artificiales y minería de datos para soportar procesos de decisión en el ámbito judicial, que podrían aumentar la precisión y adaptabilidad de los sistemas existentes. Por otro, se trabaja en la mejora de algoritmos de clustering, como K-Means, y técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural para la recuperación eficiente de documentos digitalizados en contextos administrativos. Estas líneas representan un esfuerzo continuo por parte del equipo para desarrollar soluciones innovadoras que combinan técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos, con aplicaciones en los ámbitos judicial y administrativo.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Recuperación de información
Sistemas expertos
Redes neuronales
Procesamiento del lenguaje natural
KMeans
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
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