Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de big data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming ) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Algoritmos de aprendizaje automático para respuestas en tiempo real sobre entornos masivos de datos

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas para poder extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data ha acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos de datos y también en entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real conforme se leen los datos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Getting to Know the Gut Microbial Diversity of Metropolitan Buenos Aires Inhabitants

In recent years, the field of immunology has been revolutionized by the growing understanding of the fundamental role of microbiota in the immune system function. The immune system has evolved to maintain a symbiotic relationship with these microbes. The aim of our study was to know in depth the uncharacterized metagenome of the Buenos Aires (BA) city population and its metropolitan area, being the second most populated agglomeration in the southern hemisphere. For this purpose, we evaluated 30 individuals (age: 35.23 ± 8.26 years and BMI: 23.91 ± 3.4 kg/m2), from the general population of BA. The hypervariable regions V3-V4 of the bacterial 16S gene was sequenced by MiSeq-Illumina system, obtaining 47526 ± 4718 sequences/sample. The dominant phyla were Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria, Verrucomicrobia, and Actinobacteria. Additionally, we compared the microbiota of BA with other westernized populations (Santiago de Chile, Rosario-Argentina, United States-Human-microbiome-project, Bologna-Italy) and the Hadza population of hunter-gatherers. The unweighted UniFrac clustered together all westernized populations, leaving the hunter-gatherer population from Hadza out. In particular, Santiago de Chile?s population turns out to be the closest to BA?s, principally due to the presence of Verrucomicrobiales of the genus Akkermansia. These microorganisms have been proposed as a hallmark of a healthy gut. Finally, westernized populations showed more abundant metabolism related KEEG pathways than hunter-gatherers, including carbohydrate metabolism (amino sugar and nucleotide sugar metabolism), amino acid metabolism (alanine, aspartate and glutamate metabolism), lipid metabolism, biosynthesis of secondary metabolites, and sulfur metabolism. These findings contribute to promote research and comparison of the microbiome in different human populations, in order to develop more efficient therapeutic strategies for the restoration of a healthy dialogue between host and environment.Fil: Belforte, Fiorella Sabrina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fernandez, Natalie. Icahn School Of Medicine At Mount Sinai; Estados UnidosFil: Tonin Monzón, Francisco. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Rosso, Ayelen Daiana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Quesada, Sofía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Cimolai, María Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Luján; ArgentinaFil: Millán, Andrea Liliana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; ArgentinaFil: Cerrone, Gloria Edith. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; ArgentinaFil: Frechtel, Gustavo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; ArgentinaFil: Burcelin, Rémy. Inserm; Francia. Université Paul Sabatier; FranciaFil: Coluccio Leskow, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; ArgentinaFil: Penas Steinhardt, Alberto. Instituto Universidad de la Fundación "Héctor Barceló"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentin

Árboles de decisión adaptativos en políticas de admisión a caché

Millones de consultas son procesadas diariamente por los motores de búsqueda web. En éstos la utilización de memoria caché es crucial para reducir el tiempo de respuesta y aumentar el rendimiento. En la literatura, diversos autores han propuesto la utilización de técnicas de aprendizaje automático para aumentar la e ficiencia de la caché. Hasta el momento, los trabajos en el área consisten en la utilización de algoritmos con funcionamiento por lote para gestionar las políticas de diferentes niveles de caché. Estos algoritmos construyen modelos estáticos que reducen su efectividad ante cambios en la distribución de los datos de entrada. Por otro lado, la investigación en el área de minería de flujos de datos ha aportado nuevos algoritmos, técnicas y plataformas para hacer frente a ambientes con generación continua de datos, altas tasas de arribo y elevados niveles de fluctuación en éstas, características que a su vez de finen a la resolución de consultas en motores de búsqueda web. Basado en esto, se propone la utilización de un árbol de decisión adaptativo para generar reglas que permiten predecir futuras apariciones de las consultas. El rendimiento del mismo es comparado contra un árbol de decisión estático clásico mostrando las ventajas de reconocer dinámicamente patrones que identifi can consultas frecuentes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Árboles de decisión adaptativos en políticas de admisión a caché

Millones de consultas son procesadas diariamente por los motores de búsqueda web. En éstos la utilización de memoria caché es crucial para reducir el tiempo de respuesta y aumentar el rendimiento. En la literatura, diversos autores han propuesto la utilización de técnicas de aprendizaje automático para aumentar la e ficiencia de la caché. Hasta el momento, los trabajos en el área consisten en la utilización de algoritmos con funcionamiento por lote para gestionar las políticas de diferentes niveles de caché. Estos algoritmos construyen modelos estáticos que reducen su efectividad ante cambios en la distribución de los datos de entrada. Por otro lado, la investigación en el área de minería de flujos de datos ha aportado nuevos algoritmos, técnicas y plataformas para hacer frente a ambientes con generación continua de datos, altas tasas de arribo y elevados niveles de fluctuación en éstas, características que a su vez de finen a la resolución de consultas en motores de búsqueda web. Basado en esto, se propone la utilización de un árbol de decisión adaptativo para generar reglas que permiten predecir futuras apariciones de las consultas. El rendimiento del mismo es comparado contra un árbol de decisión estático clásico mostrando las ventajas de reconocer dinámicamente patrones que identifi can consultas frecuentes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ