Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning

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Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso super...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Russo, Claudia, Ramón, Hugo, Alonso, Nicolás, Cicerchia, Benjamín, Esnaola, Leonardo, Tessore, Juan Pablo
Otros Autores: https://orcid.org/0000-0003-1577-3092
Formato: Documento de conferencia draft
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Entre Ríos 2020
Materias:
Machine Learning
Big Data
Sistemas Inteligentes
Acceso en línea:http://repositorio.unnoba.edu.ar:8080/xmlui/handle/23601/107
Aporte de:
Re DI Repositorio Digital UNNOBA de Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires
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spelling I103-R405-23601-1072021-05-04T17:58:05Z Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning Russo, Claudia Ramón, Hugo Alonso, Nicolás Cicerchia, Benjamín Esnaola, Leonardo Tessore, Juan Pablo https://orcid.org/0000-0003-1577-3092 https://orcid.org/0000-0003-0316-7896 https://orcid.org/0000-0001-6298-9019 https://orcid.org/0000-0002-2111-0976 Machine Learning Big Data Sistemas Inteligentes Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable. Fil: Russo, Claudia. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina Fil: Russo, Claudia. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina Fil: Ramón, Hugo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología. Centro Asociado CIC; Argentina. Fil: Ramón, Hugo. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina Fil: Alonso, Nicolás. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina Fil: Cicerchia, Benjamín. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina Fil: Cicerchia, Benjamín. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina Fil: Esnaola, Leonardo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina Fil: Tessore, Juan Pablo. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Tecnología. Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología, Centro Asociado CIC; Argentina Fil: Tessore, Juan Pablo. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina Con referato 2020-09-22T14:12:39Z 2020-09-22T14:12:39Z 2016-04-14 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/draft info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/draft info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/draft Russo, C., Ramón, H., Alonso, N., Cicerchia, B., Esnaola, L., & Tessore, J. P. (2016). Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning. En XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016, Entre Ríos, Argentina). Universidad Nacional de Entre Ríos. http://repositorio.unnoba.edu.ar:8080/xmlui/handle/23601/107 978950698-3772 http://repositorio.unnoba.edu.ar:8080/xmlui/handle/23601/107 spa info:eu-repo/grantAgreement/UNNOBA/SIB2015/EXP 3123-14/AR. Buenos Aires/Certificación de Calidad y Digitalización de Procesos en Organizaciones Tecnológicas de la región UNNOBA info:eu-repo/semantics/closedAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ application/pdf application/pdf text/plain Universidad Nacional de Entre Ríos Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016, Entre Ríos, Argentina)
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description Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable.
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