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Título : Minería de datos y big data: aplicaciones en señales y textos
Autor : Jimbo Santana, Patricia
Lanzarini, Laura Cristina
Hasperué, Waldo
Estrebou, César Armando
Ronchetti, Franco
Villa Monte, Augusto
Palabras clave : ESTRATEGIAS ADAPTATIVAS
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
MINERÍA DE DATOS
MINERÍA DE TEXTOS
BIG DATA
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Buenos Aires: Universidad Nacional de La Plata
Citación : Jimbo Santana, Patricia y otros (2017). Minería de datos y big data: aplicaciones en señales y textos. Red de Universidades con Carreras en Informática: 315-319
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.
URI : http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/14893
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