Metodologías para el pronóstico de series de tiempo

Los proyectos que incluyen series de tiempo son cada vez más comunes de encontrar en el entorno de la consultoría de analítica, los datos que se pueden obtener tienen cada día un mayor volumen y mayor detalle, lo que hace importante el estudio de estas y las oportunidades de mejorar tanto en tiempos de procesamiento como en la precisión del resultados. El presente proyecto busca comparar dos metodologías, la primera generando clústeres de series de tiempo y la segunda a través de un benchmark para diferentes algoritmos de pronóstico, con el fin de determinar cuál es la mejor alternativa de pronóstico en precisión y tiempo de procesamiento, para los datos entregados por Everis correspondientes a un cliente del sector Retail, con la necesidad de realizar pronósticos de las series desagregadas de las ventas por tienda para el mes de mayo; los resultados se medirán mediante el error absoluto medio (MAD), error porcentual absoluto medio (MAPE) y el error cuadrático medio (MSE). Se utilizará la metodología CRISP-DM como guía para el desarrollo de los objetivos de negocio y de minería de datos identificados.Projects that include time series are increasingly common to find in the analytical consulting environment, the data that can be obtained have a greater volume and greater detail every day, what makes it important to study these and the opportunities to improve both in processing times and in the accuracy of the results. The present project seeks to compare two methodologies, the first generating clusters of time series and the second through a benchmark for different forecasting algorithms, in order to determine which is the best alternative forecast in precision and processing time, for the data delivered by Everis corresponding to a client of the Retail sector, with the need to make forecasts of the disaggregated series of sales per store for the month of May; the results will be measured by the mean absolute error (MAD), mean absolute percentage error (MAPE) and the mean square error (MSE). The CRISP-DM methodology will be used as a guide for the development of business and data mning objectives identified.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestrí

Combinación de clustering, selección de atributos y métodos ontológicos para la clasificación semántica de texto

Con el aumento exponencial en la cantidad de datos textuales disponibles en Internet desde fuentes diversas como redes sociales, blogs/foros, sitios web, correos electrónicos, bibliotecas en línea, etc., se ha hecho necesaria la utilización de la Inteligencia Artificial en plataformas digitales, como la aplicación de métodos de aprendizaje profundo y de reconocimiento de patrones, para que esta información pueda ser aprovechada por todo tipo de modelos de negocios, estudios de mercado, planes de marketing, campañas políticas o toma de decisiones estratégicas entre otros, con la finalidad de hacer frente a la competencia y dar respuesta de manera eficiente. El objetivo de esta tesis doctoral fue desarrollar un modelo que combina clustering, selección de atributos y métodos ontológicos para la clasificación semántica de texto, que permita estructurar una metodología aplicable en conjuntos de datos textuales y así mejorar la clasificación automática de texto. El modelo propuesto en esta tesis doctoral se realizó siguiendo los siguientes objetivos específicos: redactar el estado del arte relacionado con la temática estudiada; conformación de un conjunto de datos textuales lo suficientemente extenso para la aplicación de las diferentes técnicas de análisis de datos; desarrollo de una metodología para la clasificación semántica de datos textuales y evaluación de los resultados obtenidos. La metodología consistió de 9 etapas, las 5 primeras (preprocesamiento, clustering, se- lección de atributos, clasificación y test estadístico. Posteriormente 4 etapas adicionales correspondientes análisis ontológico (validación del clúster, análisis semántico, interpretación y representación de relaciones). Se pudo determinar que haciendo SToWVector junto con selección de atributos mediante el wrapper MOES (estrategia de búsqueda) y NaiveBayesMultinomial (evaluador) con ACC (métrica), se obtienen mejores resultados con el clasificador NaiveBayesMultinomial que con otros métodos de clasificación evaluados. Además el método de búsqueda ENORA ha sido utilizado y evaluado demostrando ser un método eficaz para la selección de atributos en datos textuales. De igual manera se pudo dar significado a los dos clústeres obtenidos, logrando identificar un concepto para cada clúster. Clúster 1: UE-G20-G77-MEC y clúster 2: Resto del mundo. Ello permitió establecer una relación directa entre los clústers.With the exponential increase in the amount of textual data available on the Internet from various sources such as: social networks, blogs/forums, websites, emails, online libraries, etc. It has made necessary the use of artificial intelligence in digital platforms, the application of parallel processing, deep learning and pattern recognition so that this information can be used by all kinds of models business, market research, marketing plans, political campaigns or making strategic decisions among others, in order to deal with competition and respond efficiently. This doctoral thesis is focused on developing a model that allows combine clustering, attribute selection and ontological methods for the semantic classification of text, which allows tructuring an applicable methodology in textual data sets to improve the automatic classification of text. The model proposed in this doctoral thesis is carried out following the following specific objectives: draft the status of the art related to the theme studied, conformation of a set of textual data extensive enough for the application of different data analysis techniques, development of a methodology for the semantic classification of textual data and evaluation of the results obtained. The methodology consisted of 9 stages, the first 5 (preprocessing, clustering, attribute selection, classification, and statistical test. Finally, 4 additional stages corresponding to ontological analysis (cluster validation, semantic analysis, interpretation, and relationship representation). Could determine that by doing SToWVector together with feature selection using the MOES wrapper (search strategy) and NaiveBayesMultinomial (evaluator) with ACC (metric), better results are obtained with the NaiveBayesMultinomial classifier than with other classification methods evaluated, in addition, the ENORA search method has been used and evaluated, proving to be an effective method for the selection of attributes in text data. In the same way, it was possible to give meaning to the two clusters obtained, managing to identify a concept for each cluster. Cluster 1: EU−G20−G77−MEC and cluster 2: Rest of the world. This allowed us to establish a direct relationship between the clusters

Detección de intrusiones en redes de datos con captura distribuida y procesamiento estadístico

El enfoque de este estudio se orienta al análisis y desarrollo de tecnologías basadas en la investigación estadística, las redes neuronales y los sistemas autónomos aplicados a los problemas de detección de intrusiones en redes de datos. A lo largo de su desarrollo se pretende consolidar mejores métodos para detectar dichos ataques, para lo cual se seleccionan los más apropiados elementos de juicio que hagan efectivos y óptimos los métodos de defensa. Los objetivos específicos de este trabajo se sumarizan en el siguiente orden: - Proponer una arquitectura realista y bien estructurada de los métodos de defensa, a los fines de ser implementados en cualquier sitio. - Demostrar y comprobar paso a paso, las hipótesis y las propuestas teóricas mediante el análisis de los datos tomados de la realidad. - Poner de manifiesto el dominio en el conocimiento de la seguridad informática y de los IDS, de tal forma que ellos constituyan el ítem inteligente en la elección de los algoritmos apropiados, cuestión de evitar la incumbencia de un problema en algún algoritmo, en particular. - Implementar un prototipo de los algoritmos propuestos.Facultad de Informátic

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo de educación de la inteligencia colectiva

The research carried out is part of the field of study of Collective Intelligence (CI) with the use of Information and Communication Technologies (ICT) in Higher Education. The heart of this research was focused on the study, design and construction of electronic tools according to the paradigms of CI, to be applied in Higher Education. As an instrument for the implementation of these tools, an educational model with a collective work approach was designed. The research strategy used was Design-Based Research (DBR), because it investigates a phenomenon in its real context, iterative and incremental, and it is especially recommended for the field of education. DBR in each experimental cycle updates literature, model and tools. Empirical studies were conducted in four universities and fields of study in Latin America and Europe. The refinements demanded by the research strategy provided the scientific and empirical evidence to design ICT tools that meet the requirements of CI. In addition, the results indicate that the educational model and the tools have generated a positive perception in teachers and students about the effects on the teaching-learning process. Based on this fact, the experimental cycles present significant contributions to the research carried out around the CI with ICT tools in Higher Education.La investigación realizada se enmarca en el campo de estudio de la Inteligencia Colectiva (IC) con el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicaciones (TIC) en la Educación Superior. El corazón de ésta investigación estuvo enfocada en el estudio, diseño y construcción de herramientas electrónicas acorde a los paradigmas de IC, para ser aplicadas en la Educación Superior. Como vía de instrumentación de dichas herramientas, se diseñó un modelo educativo con enfoque de trabajo colectivo. La estrategia de investigación que se utilizó fue la Investigación Basada en el Diseño (DBR), porque investiga un fenómeno en su contexto real, es iterativa e incremental, y está especialmente recomendada para el ámbito de la educación.DBR en cada ciclo experimental actualiza literatura, modelo y herramientas. Los estudios empíricos se realizaron en cuatro universidades y campos de estudio en Hispanoamérica y Europa. Los múltiples refinamientos exigidos por la estrategia de investigación, proporcionaron la evidencia científica y empírica para diseñar herramientas TIC que cumplan con los requisitos de IC. Además, los resultados indican que el modelo educativo y las herramientas han generado una percepción positiva en docentes y estudiantes sobre los efectos en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Basados en este hecho, los ciclos experimentales presentan aportes significativos a las investigaciones que se realizan en torno a la IC con herramientas TIC en la Educación Superior

Modelo de educación de la inteligencia colectiva

The research carried out is part of the field of study of Collective Intelligence (CI) with the use of Information and Communication Technologies (ICT) in Higher Education. The heart of this research was focused on the study, design and construction of electronic tools according to the paradigms of CI, to be applied in Higher Education. As an instrument for the implementation of these tools, an educational model with a collective work approach was designed. The research strategy used was Design-Based Research (DBR), because it investigates a phenomenon in its real context, iterative and incremental, and it is especially recommended for the field of education. DBR in each experimental cycle updates literature, model and tools. Empirical studies were conducted in four universities and fields of study in Latin America and Europe. The refinements demanded by the research strategy provided the scientific and empirical evidence to design ICT tools that meet the requirements of CI. In addition, the results indicate that the educational model and the tools have generated a positive perception in teachers and students about the effects on the teaching-learning process. Based on this fact, the experimental cycles present significant contributions to the research carried out around the CI with ICT tools in Higher Education.La investigación realizada se enmarca en el campo de estudio de la Inteligencia Colectiva (IC) con el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicaciones (TIC) en la Educación Superior. El corazón de ésta investigación estuvo enfocada en el estudio, diseño y construcción de herramientas electrónicas acorde a los paradigmas de IC, para ser aplicadas en la Educación Superior. Como vía de instrumentación de dichas herramientas, se diseñó un modelo educativo con enfoque de trabajo colectivo. La estrategia de investigación que se utilizó fue la Investigación Basada en el Diseño (DBR), porque investiga un fenómeno en su contexto real, es iterativa e incremental, y está especialmente recomendada para el ámbito de la educación.DBR en cada ciclo experimental actualiza literatura, modelo y herramientas. Los estudios empíricos se realizaron en cuatro universidades y campos de estudio en Hispanoamérica y Europa. Los múltiples refinamientos exigidos por la estrategia de investigación, proporcionaron la evidencia científica y empírica para diseñar herramientas TIC que cumplan con los requisitos de IC. Además, los resultados indican que el modelo educativo y las herramientas han generado una percepción positiva en docentes y estudiantes sobre los efectos en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Basados en este hecho, los ciclos experimentales presentan aportes significativos a las investigaciones que se realizan en torno a la IC con herramientas TIC en la Educación Superior

Modelo de educación de la inteligencia colectiva

The research carried out is part of the field of study of Collective Intelligence (CI) with the use of Information and Communication Technologies (ICT) in Higher Education. The heart of this research was focused on the study, design and construction of electronic tools according to the paradigms of CI, to be applied in Higher Education. As an instrument for the implementation of these tools, an educational model with a collective work approach was designed. The research strategy used was Design-Based Research (DBR), because it investigates a phenomenon in its real context, iterative and incremental, and it is especially recommended for the field of education. DBR in each experimental cycle updates literature, model and tools. Empirical studies were conducted in four universities and fields of study in Latin America and Europe. The refinements demanded by the research strategy provided the scientific and empirical evidence to design ICT tools that meet the requirements of CI. In addition, the results indicate that the educational model and the tools have generated a positive perception in teachers and students about the effects on the teaching-learning process. Based on this fact, the experimental cycles present significant contributions to the research carried out around the CI with ICT tools in Higher Education.La investigación realizada se enmarca en el campo de estudio de la Inteligencia Colectiva (IC) con el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicaciones (TIC) en la Educación Superior. El corazón de ésta investigación estuvo enfocada en el estudio, diseño y construcción de herramientas electrónicas acorde a los paradigmas de IC, para ser aplicadas en la Educación Superior. Como vía de instrumentación de dichas herramientas, se diseñó un modelo educativo con enfoque de trabajo colectivo. La estrategia de investigación que se utilizó fue la Investigación Basada en el Diseño (DBR), porque investiga un fenómeno en su contexto real, es iterativa e incremental, y está especialmente recomendada para el ámbito de la educación.DBR en cada ciclo experimental actualiza literatura, modelo y herramientas. Los estudios empíricos se realizaron en cuatro universidades y campos de estudio en Hispanoamérica y Europa. Los múltiples refinamientos exigidos por la estrategia de investigación, proporcionaron la evidencia científica y empírica para diseñar herramientas TIC que cumplan con los requisitos de IC. Además, los resultados indican que el modelo educativo y las herramientas han generado una percepción positiva en docentes y estudiantes sobre los efectos en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Basados en este hecho, los ciclos experimentales presentan aportes significativos a las investigaciones que se realizan en torno a la IC con herramientas TIC en la Educación Superior.Postprint (published version

Actas del XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación: WICC 2022

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Mendoza en abril de 2022.Red de Universidades con Carreras en Informátic