Implementación de Data Stream Mining

Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones. Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Implementación de Data Stream Mining

Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones. Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Implementación de Data Stream Mining

Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones. Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Efectos del raleo sobre el crecimiento y la producción de Araucaria angustifolia hasta los 34 años en el noroeste de Misiones, Argentina

Araucaria angustifolia o pino Paraná es una especie nativa de la zona noreste de la provincia de Misiones. Durante décadas fue cultivada para el abastecimiento de industrias pulpables, aserrables y laminables, sobre todo en la zona noroeste de la provincia, alcanzando unas 30 mil hectáreas. Con el objetivo de evaluar diferentes manejos posibles a aplicar en plantaciones y definir las mejores opciones para abastecer a diferentes industrias, se instaló un ensayo con 7 tratamientos, donde se probaron diferentes combinaciones de intensidad (33 y 66% en términos de área basal) y frecuencia de raleos (cada 2, 4 y 6 años). Las mediciones se realizaron desde los 5 hasta los 34 años. Los resultados obtenidos muestran que el volumen total obtenido fue mayor cuando se realizaron raleos y no se diferenciaron de manera significativa los raleos suaves de los fuertes. Los diámetros de los árboles fueron mayores en los raleos fuertes. El manejo de las plantaciones de araucaria debería contemplar raleos más intensos para la obtención de madera gruesa. La frecuencia de los raleos no debería superar los 4-5 años. En turnos de 25 años o más las diferencias en el volumen total producido se minimizan entre las diferentes intensidades de raleo.EEA MontecarloFil: Keller, Aldo Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; ArgentinaFil: Crechi, Ernesto Hector. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; ArgentinaFil: Aquino, Diego Rolando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; ArgentinaFil: Barth, Sara Regina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; ArgentinaFil: Di Stasi, Mariano. Empresa Arauco Argentina S.A., Misiones; ArgentinaFil: Carazzo, Cristhian. Empresa Arauco Argentina S.A., Misiones; ArgentinaFil: Cristaldo, Diego. Empresa Arauco Argentina S.A., Misiones; ArgentinaFil: Schapovaloff, Juan. Empresa Arauco Argentina S.A., Misiones; Argentin

Minería de datos y visualización de información

El procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, posibilitan el hallazgo de patrones y tendencias ocultos en los mismos, que impacta directamente en la toma de decisiones en diversas áreas de estudios. Se generan datos a gran velocidad y en grandes cantidades que requieren ser procesados para poder actuar de manera rápida. Como es el caso de la observación de turnos que se generan en entidades bancarias, donde hay momentos del día en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorías de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios. Existen numerosas técnicas de minería de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minería de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Minería de datos y visualización de información

El procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, posibilitan el hallazgo de patrones y tendencias ocultos en los mismos, que impacta directamente en la toma de decisiones en diversas áreas de estudios. Se generan datos a gran velocidad y en grandes cantidades que requieren ser procesados para poder actuar de manera rápida. Como es el caso de la observación de turnos que se generan en entidades bancarias, donde hay momentos del día en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorías de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios. Existen numerosas técnicas de minería de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minería de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Descubrimiento de conocimiento en bases de datos

En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Descubrimiento de conocimiento en bases de datos

En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Descubrimiento de conocimiento en bases de datos

En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minería de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de Minería de Textos. La mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para Minería de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos específicos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minería de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minería de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minería de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraída a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y Ciencia de Datos

Cada día se generan grandes cantidades de datos de diversos tipos y vinculadas a diversas áreas de conocimiento (textos, imágenes, audios, videos, entre otros). La posibilidad de analizar estos enormes volúmenes de datos permite generar conocimiento que sirva como fundamento para la toma de decisiones en ámbitos tan diversos como la salud, la administración de distintos recursos, el deporte, las actividades turísticas, entre otros. En este contexto resultan de gran utilidad los modelos desarrollados en áreas de conocimiento como la Ciencia de Datos, el Aprendizaje Automático, la Minería de Textos por citar algunas. En el ámbito de análisis automático de textos (para aplicaciones de análisis de sentimientos, minería de opinión, entre otras) la mayoría de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles han sido desarrollados para el idioma inglés por lo que no pueden aplicarse a textos escritos en idioma español. En este artículo se presentan soluciones desarrolladas en el proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, basadas en aplicación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Ciencia de Datos. En particular, se presentan aplicaciones web para seguimiento de la evolución de casos de Dengue y COVID-19 en Argentina, otra aplicación que presenta una aplicación de Topic Modelling a noticias en lenguaje español, otro caso de aplicación de Análisis de Sentimientos a entidades vinculadas al turismo y finalmente un caso de generación de estadísticas avanzadas a partir del procesamiento de conjuntos de datos históricos de básquet.Red de Universidades con Carreras en Informátic