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dc.date.accessioned 2018-06-14T17:40:37Z
dc.date.available 2018-06-14T17:40:37Z
dc.identifier.uri http://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/8248
dc.title Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado es
dc.type Documento de conferencia es
dcterms.abstract Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español. es
dcterms.description Eje temático: Bases de Datos y Minería de Datos. es
dcterms.extent p. 350-354 es
dcterms.issued 2018-04
dcterms.language Español es
dcterms.license Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (BY-NC-SA 4.0) es
dcterms.subject resúmenes extractivos es
dcterms.subject sentencias causales temporales es
dcterms.subject Data mining en
dcterms.subject Neural nets en
cic.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es
dcterms.creator.author Lanzarini, Laura Cristina es
dcterms.creator.author Hasperué, Waldo es
dcterms.creator.author Villa Monte, Augusto es
dcterms.creator.author Basgall, María José es
dcterms.creator.author Molina, R. es
dcterms.creator.author Rojas Flores, L. es
dcterms.creator.author Corvi, J. es
dcterms.creator.author Jimbo Santana, Patricia es
dcterms.creator.author Fernández Bariviera, Aurelio es
dcterms.creator.author Puente, C. es
dcterms.creator.author Olivas, J. a. es
cic.lugarDesarrollo Instituto de Investigación en Informática es
dcterms.subject.materia Ciencias de la Computación es
dcterms.isPartOf.issue XX WICC 2018 (26 y 27 de abril de 2018, UNNE) es
dcterms.isPartOf.series Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
cic.isPeerReviewed true es
cic.isFulltext true es


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