16 research outputs found
Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y Ciencia de Datos
Cada dÃa 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 turÃsticas, 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 MinerÃa de Textos por citar algunas. En el ámbito de análisis automático de textos (para aplicaciones de análisis de sentimientos, minerÃa de opinión, entre otras) la mayorÃa 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 artÃculo 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 estadÃsticas avanzadas a partir del procesamiento de conjuntos de datos históricos de básquet.Red de Universidades con Carreras en Informátic
MinerÃa de datos aplicada a datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto se comienza a hablar del termino Big Data, haciendo referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas.
La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologÃas de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minerÃa de datos, en este caso, se aplicarán metodologÃas especÃficas con el objetivo de comparar caracterÃsticas y restricciones de cada una. En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos:
su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
MinerÃa de datos aplicada a datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto se comienza a hablar del termino Big Data, haciendo referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas.
La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologÃas de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minerÃa de datos, en este caso, se aplicarán metodologÃas especÃficas con el objetivo de comparar caracterÃsticas y restricciones de cada una. En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos:
su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
MinerÃa de datos aplicada a datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto se comienza a hablar del termino Big Data, haciendo referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas.
La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologÃas de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minerÃa de datos, en este caso, se aplicarán metodologÃas especÃficas con el objetivo de comparar caracterÃsticas y restricciones de cada una. En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos:
su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
TecnologÃas de procesamiento de datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad y la velocidad con que se generan, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto surge el término Big Data, en referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en los mismos. La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de datos y MinerÃa de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
MinerÃa 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 dÃa en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorÃas de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios.
Existen numerosas técnicas de minerÃa de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minerÃa de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
MinerÃa 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 dÃa en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorÃas de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios.
Existen numerosas técnicas de minerÃa de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minerÃa de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa 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, minerÃa 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 MinerÃa de Textos. La mayorÃa de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para MinerÃa 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 especÃficos 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 artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minerÃa de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minerÃa 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 minerÃa de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraÃda a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y MinerÃa 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, minerÃa 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 MinerÃa de Textos. La mayorÃa de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para MinerÃa 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 especÃficos 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 artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minerÃa de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minerÃa 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 minerÃa de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraÃda a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y MinerÃa 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, minerÃa 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 MinerÃa de Textos. La mayorÃa de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para MinerÃa 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 especÃficos 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 artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minerÃa de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minerÃa 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 minerÃa de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraÃda a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic