Minería de datos y big data

Título:

Minería de datos y big data: aplicaciones en señales y textos

Autor:

Lanzarini, Laura Cristina

Colaboradores:

; Hasperué, Waldo; Estrebou, César Armando; Ronchetti, Franco; Villa Monte, Augusto; Aquino, Germán; Quiroga, Facundo Manuel; Basgall, María José; Rojas, Luis; Corvi, Javier Omar; Luna, Carlos Daniel; Jimbo Santana, Patricia; Fernández, A.; Puente, C.; Olivas Varela, José Angel; Rosete, A.

Temas:

RECONOCIMIENTO DE PATRONESMINERÍA DE DATOSBIG DATA

En:

Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (19no : 2017 : Buenos Aires, Argentina)

Resumen:

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 señales y textos. Con respecto al procesamiento de Señales el énfasis está puesto en el análisis de videos con el objetivo de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina y en la detección de patrones de movimiento de los objetos presentes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto a Minería de Textos se han desarrollado métodos capaces de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Además, se han desarrollando estrategias para resumir documentos a través de la extracción de párrafos.

URL/DOI:

Palabras clave:

minería de textos

Medio:

Soporte electrónico

Tipo de documento:

Artículo

Descripción física:

1 archivo (943,5 kB)

Idioma:

Español

Publicación:

,  2017

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