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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 |