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dc.date.accessioned 2022-10-14T15:07:01Z
dc.date.available 2022-10-14T15:07:01Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/143811
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 selección de características y el diseño de librerías que faciliten el procesamiento masivo de datos. En lo referido a selección de características, el foco está puesto en la reducción de los tiempos de cómputo. La optimización puede realizarse tanto en la mejora de la ejecución en un entorno distribuido, como en la propuesta de nuevas técnicas que permitan obtener un subconjunto óptimo de atributos. Por otro lado, se está desarrollando una librería con el objetivo de facilitar el manejo de bases de datos de progenie en entornos de Big Data. El objetivo de esta librería es brindar una API simple para que cualquier investigador con pocos conocimientos de programación pueda utilizarla de manera simple. En cuanto a las investigaciones relacionadas con el análisis de flujos 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: el mantenimiento de máquinas industriales basado en su condición de funcionamiento y el análisis de trayectorias GPS a fin de identificar las características del flujo vehicular en un período de tiempo dado. es
dc.format.extent 166-171 es
dc.language es es
dc.subject Big Data es
dc.subject Minería de datos es
dc.subject Minería de procesos es
dc.subject Análisis de flujos de datos es
dc.subject Reducción de características es
dc.title Procesamiento inteligente de la información: aplicaciones en bioinformática, trayectorias vehiculares, mantenimiento preventivo industrial y sistemas embebidos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-48222-3-9 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 Peña, M. es
sedici.creator.person Reyes Zambrano, es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.creator.person Fernández Bariviera, Aurelio es
sedici.creator.person Cerrada, M. 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 2022-04
sedici.relation.event XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2022, Mendoza) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/142555 es


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