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dc.date.accessioned 2021-06-10T19:19:45Z
dc.date.available 2021-06-10T19:19:45Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120089
dc.description.abstract Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Big Data y Minería de Datos utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de grandes volúmenes de información y al procesamiento de flujo de datos. Las investigaciones correspondientes al procesamiento de datos masivos están enfocadas en dos temas: el estudio y desarrollo de técnicas de reducción de características y el diseño de estrategias que faciliten el procesamiento masivo de datos a usuarios no informáticos. En lo referido a reducción de características, dado que se está trabajando con bases de datos genómicas, el foco está puesto en las estrategias de selección de atributos. El análisis a realizar sobre estos datos tiene por objetivo identificar grupos de genes cuyos patrones de expresión se encuentren asociados a fenotipos específicos. Por otro lado, se está desarrollando una librería con el objetivo de facilitar el manejo de bases de datos en contextos Big Data. Esto tendrá un impacto directo en el trabajo conjunto que se viene desarrollando junto con la Facultad de Ciencias Veterinarias de la UNLP en relación al análisis de datos de progenie de distintas especies animales. En cuanto a las investigaciones relacionadas con la Minería de Datos se centran en la construcción de modelos que faciliten la interpretación de los patrones obtenidos y la posterior extracción del conocimiento. En particular el énfasis está puesto en la resolución de dos problemas de sumo interés en distintas áreas: las técnicas de agrupamiento aplicables a flujos de datos y la generación de reglas de clasificación. es
dc.format.extent 229-234 es
dc.language es es
dc.subject Big Data es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject Reducción de características es
dc.subject Flujos de datos es
dc.subject Técnicas de optimización es
dc.subject Redes Neuronales es
dc.title Procesamiento inteligente de grandes volúmenes de información y de flujos de datos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-24611-3-3 es
sedici.identifier.isbn 978-987-24611-4-0 es
sedici.creator.person Hasperué, Waldo es
sedici.creator.person Estrebou, César Armando es
sedici.creator.person Camele, Genaro es
sedici.creator.person López, Paula es
sedici.creator.person Jimbo Santana, Patricia Rosalía es
sedici.creator.person Reyes Zambrano, G. es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.creator.person Fernández Bariviera, Aurelio es
sedici.description.note Bases de Datos y Minería de Datos es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2021-04
sedici.relation.event XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2021, Chilecito, La Rioja) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119487 es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119490 es


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