TY  - GEN
T1  - Minería de datos y big data : aplicaciones en señales y textos
A1  - Lanzarini, Laura Cristina
A2  - Hasperué, Waldo
A2  - Estrebou, César Armando
A2  - Ronchetti, Franco
A2  - Villa Monte, Augusto
A2  - Aquino, Germán
A2  - Quiroga, Facundo Manuel
A2  - Basgall, María José
A2  - Rojas, Luis
A2  - Corvi, Javier Omar
A2  - Luna, Carlos Daniel
A2  - Jimbo Santana, Patricia
A2  - Fernández, A.
A2  - Puente, C.
A2  - Olivas Varela, José Angel
A2  - Rosete, A.
LA  - Spanish
UL  - http://vufind10-pruebas.sigbunlp.bibliotecas.unlp.edu.ar/Record/dif.56944
AB  - 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 señales y textos. Con respecto al procesamiento de Señales el énfasis está puesto en el análisis de videos con el objetivo de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina y en la detección de patrones de movimiento de los objetos presentes. 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 a Minería de Textos se han desarrollado métodos capaces de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Además, se han desarrollando estrategias para resumir documentos a través de la extracción de párrafos.
NO  - Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
KW  - RECONOCIMIENTO DE PATRONES
KW  - MINERÍA DE DATOS
KW  - BIG DATA
KW  - minería de textos
ER  -