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dc.date.accessioned 2019-01-31T13:16:49Z
dc.date.available 2019-01-31T13:16:49Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/72008
dc.description.abstract Actualmente en las administraciones tributarias existe un gran volumen de datos. Estos datos contienen implícito un conocimiento que puede ser extraído, este conocimiento dependerá de la calidad de los datos, y en esa cantidad de datos no puede concebirse que no posean anomalías. Los datos tienen anomalías, y las mismas responden a distintas causales. El análisis de las causales en las anomalías de los datos permitirá deducir si ellas responden a ilícitos o hechos de corrupción. es
dc.format.extent 10-20 es
dc.language es es
dc.subject datos anómalos es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.subject Algoritmos es
dc.subject Ruido es
dc.subject big data es
dc.title Análisis de causales en datos tributarios con anomalías es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/SIE-02.PDF es
sedici.identifier.issn 2451-7534 es
sedici.creator.person Sottile Bordallo, Antonio es
sedici.creator.person Cavaller Riva, Daniel Guillermo es
sedici.creator.person Ortega Yubro, Cristian Darío es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2018-09
sedici.relation.event XII Simposio de Informática en el Estado (SIE 2018) - JAIIO 47 (CABA, 2018) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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