Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2017-08-07T13:51:29Z
dc.date.available 2017-08-07T13:51:29Z
dc.date.issued 2017-08-07
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61431
dc.description.abstract En este trabajo se presenta una línea de Investigación que busca analizar las características iniciales y describir el campo de acción de un agente autónomo que vehiculice la apertura y el descubrimiento de patrones, relaciones y clasificaciones en el contexto acotado a la base de datos de la aplicación Protocola. Protocola es intensamente utilizada por la agrupación nacional Socorristas en Red para recolectar datos y analizar la realidad social en materia de abortos medicamentosos. En su rubro, la base de datos es una de las más completas de Sudamérica, constituyendo a la fecha un compendio multivariante de casos individuales tomados sobre la realidad social argentina. De tal configuración emergen problemas que se presentan sugerentes y prometedores para la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y minería de datos, como la búsqueda de los inesperados por descripción de la realidad multivariante, detección de asociaciones, tipificación, clasificación, regresión y predicción. La taxonomía de problemáticas susceptibles a ser resueltas por las técnicas mencionadas constituyen un campo que deberá ser estudiado y acotado en función de las perspectivas de utilidad percibidas por parte de quienes se ocupan del cuidado de la salud pública en general y de las personas involucradas al uso de la aplicación Protocola. Para ello, resultará necesario clarificar cuáles de los numerosos modelos de aproximación[6] en el contexto de la Inteligencia Artificial resultan apropiados para el abordaje de la problemática y el diseño del agente. Además, se deberá generar un marco de objetividad teórico integrando conclusiones científicas capitalizadas por el grupo con aportes producidos en la línea. es
dc.format.extent 77-80 es
dc.language es es
dc.subject Inteligencia Artificial es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.subject Formal Languages es
dc.subject computing for social good en
dc.subject Data mining es
dc.subject learning es
dc.title Hacia la definición de un agente generador de conocimiento de valor social para poblaciones en riesgo es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-42-5143-5 es
sedici.creator.person Amigone, Federico es
sedici.creator.person Rodríguez, Jorge es
sedici.creator.person Parra, Gerardo es
sedici.description.note Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) 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 2017-04
sedici.relation.event XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017, ITBA, Buenos Aires) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61343 es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)