Predicción del desempeño de las técnicas de visualización a partir de métricas sobre los datos

cic.isFulltexttruees
cic.isPeerReviewedtruees
cic.lugarDesarrolloLaboratorio de Investigación y Desarrollo en Visualización y Computación Gráficaes
cic.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.date.accessioned2018-05-18T01:55:15Z
dc.date.available2018-05-18T01:55:15Z
dc.identifier.urihttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/7746
dc.titlePredicción del desempeño de las técnicas de visualización a partir de métricas sobre los datoses
dc.typeDocumento de conferenciaes
dcterms.abstractEl objetivo de una visualización es obtener una representación del conjunto de datos que ayude al usuario en la correcta interpretación de los mismos y así lograr un acertado análisis de estos. Dado el constante crecimiento de los conjuntos de datos en diferentes y variados campos de la información, la tarea de elegir la técnica mas adecuada para visualizar convenientemente los datos no es sencilla. Ademas, el resultado del proceso de visualización depende de todas las decisiones que se hayan tomando a lo largo de dicho proceso: un usuario inexperto es propenso a tomar decisiones equivocadas afectando negativamente la visualización obtenida y, a la larga, frustrando su experiencia con la visualización. Si bien a la hora de visualizar conjuntos de datos pequeños no hay grandes desafíos, la situación cambia al intentar visualizar grandes conjuntos de datos: una mala decisión tomada en cualquier punto del proceso de visualización y el resultado obtenido puede no ser satisfactorio. Una alternativa para solucionar este problema es guiar al usuario en la toma de decisiones a lo largo del proceso. Sin embargo, esta tarea no es sencilla: implica la existencia de herramientas que permitan predecir que decisión es “más conveniente” tomar. Una forma de elegir la decisión mas conveniente es basarse en métricas sobre los datos que describan aspectos claves de la técnica y permitan predecir el resultado final sin necesidad de aplicar la técnica sobre los datos.es
dcterms.creator.authorUrribarri, Danaes
dcterms.descriptionEje: Tesis de Doctoradoes
dcterms.extent10 p.es
dcterms.identifier.otherhdl:10915/46987es
dcterms.isPartOf.seriesXVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Salta, 2015)es
dcterms.issued2015-04
dcterms.languageEspañoles
dcterms.relationTesis completaes
dcterms.subjecttratamiento de datoses
dcterms.subjectvisualizaciónes
dcterms.subject.materiaCiencias de la Computaciónes
dcterms.title.subtitleResumen de tesises

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
prediccion.pdf
Tamaño:
689.19 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Documento completo