Detalles Bibliográficos
| Autor Principal: |
Lanzarini, Laura Cristina |
|---|
| Otros autores o Colaboradores: |
Hasperué, Waldo,
Villa Monte, Augusto,
Jimbo Santana, Patricia,
Reyes Zambrano, Gary,
Corvi, Javier Omar,
Fernández Bariviera, Aurelio,
Olivas Varela, José Angel |
|---|
| Formato: | Capítulo de libro
|
|---|
| Lengua: | español |
|---|
| Temas: | |
|---|
| Acceso en línea: | Consultar en el Cátalogo
|
|---|
| Resumen: | 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 grandes volúmenes de textos y al procesamiento de flujo de datos. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la construcción de conjuntos de reglas de clasificación difusas que faciliten y permitan justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el análisis de trayectorias vehiculares para predecir congestión de tránsito. Con respecto al área de Big Data se está trabajando en el diseño y desarrollo de una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Esta implementación se está llevando a cabo utilizando el framework Spark Streaming. Por otro lado y como transferencia tecnológica concreta, se efectuó un análisis sobre la producción de leche en ganado bovino a partir de la base de datos de ARPECOL. 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.
|
|---|
| Notas: | Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca) |
|---|
| Descripción Física: | 1 archivo (239,7 kB) |
|---|
