Extraction de motifs sous contraintes souples

Plantea la programación con restricciones, logrando cuatro contribuciones principales: (1) Un marco general para implementar las restricciones de umbrales flexibles dentro de un extractor de patrones. (2) La introducción de flexibilidad en los skypatterns (patrones Pareto - óptimos en relación a un conjunto de medidas) y proponer un método genérico que permite tanto la extracción de skypatterns duros como flexibles. (3) La introducción del cubos de skypatterns y proponer dos métodos para su construcción: uno ascendente, basado principalmente en reglas de derivación; el otro utiliza una aproximación de los skypatterns del cubo, hecha posible gracias a la skypatterns flexibles. (4) La introducción del concepto de patrón óptimo para modelar muchos problemas de extracción de patrones: skypatterns, top-k, patrones maximales, …la declaratividad y generalidad de este enfoque abren el camino para la definición y el descubrimiento de nuevos tipos de patrones Estas contribuciones han sido validadas experimentalmente en áreas de aplicación real, tales como el descubrimiento de las componentes tóxicos para los dos primeros y el descubrimiento de componentes mutagénicos para el tercero.Tesi

Relaxation de contraintes pour l'extraction de motifs

Propone una solución al problema de la flexibilización de restricciones para la extracción de patrones. La solución propuesta, basada en el uso de la conjunción disyuntiva, parece a la vista de las pruebas efectuadas llevar a una extracción completa de los patrones equivalentes al conjunto de soluciones, por lo tanto no requiere post - procesado. La complejidad de los cálculos es casi insignificante, por lo que la implementación de éste método es perfectamente factible, para el presente trabajo se ha propuesto la flexibilización de dos restricciones n-arias muy conocida (i.e. reglas de excepción, reglas inesperadas). Sin embargo, en aplicaciones reales, existen otros tipos de restricciones n-arias que necesitan ser tomadas en cuenta. Este marco de flexibilización debe ser extendido para otros casos de estudio como el clustering (i.e. agrupamiento) donde flexibilizar restricciones es a menudo necesaria para encontrar soluciones.Tesi

Extraction de motifs sous contraintes souples

The objective of this thesis is to introduce softness in pattern mining process in data mining. Using constraint programming, we were able to make four main contributions :(1) A general framework for implementing soft threshold constraints in a pattern mining prototype.(2) The introduction of softness in skypatterns (Pareto-optimal patterns with respect to a set of measures) and the proposal of a generic method for mining (hard) skypatterns as well as soft-skypatterns.(3) The introduction of the skypattern cube and two methods for its construction : one bottom-up, mainly based on derivation rules ; the other uses an approximation of all skypatterns the cube, the method being feasible thanks to the soft-skypatterns.(4) The introduction of the notion of optimal pattern for modeling many pattern extraction problems : skypatterns, top-k, closed patterns, . . . The declarative and genericity side of our approach opens the way for the denition and discovery of new sets of patterns.These contributions have been experimentally validated on real application domains such as the discovery of toxicophores for the rst two contributions and the discovery of mutagenic components for third one.L'objectif de cette thèse est d'introduire de la souplesse dans le processus d'extraction de motifs en fouille de données. En utilisant la programmation par contraintes, nous avons pu apporter quatre principales contributions :(1) La proposition d'un cadre général permettant de mettre en ÷uvre les contraintes souples de seuil dans un extracteur de motifs.(2) L'introduction de la souplesse dans les skypatterns (motifs Pareto-optimaux par rapport à un ensemble de mesures) et la proposition d'une méthode générique permettant aussi bien l'extraction des skypatterns (durs) que des skypatterns souples.(3) L'introduction du cube de skypatterns et la proposition de deux méthodes permettant sa construction : l'une, ascendante, repose principalement sur des règles de dérivation ; l'autre, utilise une approximation de l'ensemble des skypatterns du cube, rendue possible grâce aux skypatterns souples.(4) L'introduction de la notion de motif optimal permettant de modéliser de nombreux problèmes d'extraction de motifs : skypatterns, top-k, motifs fermés, . . . La déclarativité et la généricité de notre approche nous semblent ouvrir la voie à la dénition et à la découverte de nouveaux ensembles demotifs.Ces contributions ont été validées expérimentalement sur des domaines applicatifs réels tels que la découverte de toxicophores pour les deux premières contributions et la découverte de composants mutagènes pour la troisième

Tópicos En Ciencias De La Computación - CC58 - 202102

Curso de especialidad de la carrera de Ciencias de la Computación, de carácter teórico-práctico, dirigido a los estudiantes del séptimo ciclo que permite que el estudiante pueda conocer los fundamentos de inteligencia artificial avanzada buscando modelar soluciones de tareas reales y complejas, usando técnicas de optimización, sistemas multi-agente y resolución de problemas. Los lenguajes C++, Java, y python son los que se usarán para la codificación de sus programas. El curso busca desarrollar la competencia general de Pensamiento Crítico de nivel 2 y la competencia específica de Formula y Resuelve Problemas Complejos de nivel 2 para la carrera Ciencias de la computación

Data Mining-CC62-201802

El curso de especialidad de Data Mining de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del octavo ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de Pensamiento Innovador y la competencia especifica de usar técnicas y herramientas acorde con el ABET-Student Outcome(I).El curso presenta conceptos técnicas y herramientas para el análisis de datos y el descubrimiento de conocimiento mediante técnicas de minería de datos explorando en profundidad los aspectos asociados a esta área. Esta área es transversal a otros ámbitos tales como el marketing retails redes sociales entre otros permitiendo explotar los datos para establecer nuevas estrategias a partir del nuevo conocimiento descubierto algo que es muy importante hoy en día en las empresas

Data Mining-CC62-201901

Descripción:El curso de Data Mining presenta conceptos técnicas y herramientas para el análisis de datos y el descubrimiento de conocimiento mediante técnicas de minería de datos explorando en profundidad los aspectos asociados a esta área. Esta área es transversal a otros ámbitos tales como el marketing retails redes sociales entre otros permitiendo explotar los datos para establecer nuevas estrategias a partir del nuevo conocimiento descubierto. En el caso empresarial esto permitiría detectar oportunidades y/o debilidades a partir de los datos así tomar decisiones estratégicas fundadas en data algo que es muy importante hoy en día en las empresas. En el caso científico la data permite hacer simulaciones extraer descriptores o predecir comportamientos lo cual puede ser utilizado en muchas áreas de la computación y en ciencia en general.Data Mining (minería de datos en español) implica el proceso de extracción de conocimientos en bases de datos empezando por su pre-procesamiento luego su descubrimiento tratamiento e interpretación para finalmente su visualización.Propósito:El curso de especialidad de Data Mining de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del octavo ciclo. Este curso permite desarrollar competencias de manejo de la información El curso busca desarrollar la competencia general de Pensamiento Innovador de nivel 2 y la competencia específica de Uso de Técnica y herramientas de nivel 2 acorde con el ABET Student Outcome (I) para la carrera Ciencias de la computación

Data Mining-CC62-201801

El curso de especialidad de Data Mining de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del octavo ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de Pensamiento Innovador y la competencia especifica de usar técnicas y herramientas acorde con el ABET-Student Outcome(I).El curso presenta conceptos técnicas y herramientas para el análisis de datos y el descubrimiento de conocimiento mediante técnicas de minería de datos explorando en profundidad los aspectos asociados a esta área. Esta área es transversal a otros ámbitos tales como el marketing retails redes sociales entre otros permitiendo explotar los datos para establecer nuevas estrategias a partir del nuevo conocimiento descubierto algo que es muy importante hoy en día en las empresas

Administración De La Información-CC50-201901

Descripción:El curso brinda la posibilidad de aprender buenas prácticas de Gestión de Datos con énfasis en el tratamiento de manipulación de datos de alta dimensión multimodales y variantes en el tiempo como colecciones de imágenes colecciones de documentos colecciones de música redes sociales y conjuntos de datos multidimensionales en general. El curso aborda desde el proceso de adquisición datos preprocesamiento transformación análisis visualización y generación de conocimiento que le resulta muy útil en el manejo de la información en las organizaciones.Propósito:Curso de especialidad de Administración de la Información en la carrera de Ciencias de la Computación de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del quinto ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de Comunicación Oral de nivel 1 y la competencia específica de Uso Diseño y construcción de sistemas complejos de nivel 1 acorde con el ABET Student Outcome (K) para la carrera Ciencias de la computación

Programación I-CC100-201901

Descripción: El curso de especialidad de Programación I de las carreras de Ciencias de la Computación (CC)Ingeniería de Software (ISW) e Ingeniería de Sistemas de Información (ISI) es de carácter teórico-práctico yestá dirigido a los estudiantes del primer ciclo. El curso permite que el estudiante pueda conocer los principiosde la programación estructurada y modular escribir programas haciendo uso de conocimientos matemáticos y/ocientíficos utilizar tipos de datos básicos estructuras de control vectores matrices funciones y punteros. Ellenguaje C++ es el que se utilizará para la codificación de sus programas.Prerrequisito: El estudiante ha debido aprobar Nivelación de Matemática o aprobar la Prueba de Nivelespreviamente para poder llevar este curso.Propósito: El estudiante aprende buenos hábitos de programación dando énfasis en el uso de una metodologíade cinco pasos: análisis del problema diseño del algoritmo diseño del conjunto de datos de pruebacodificación y depuración. Todos estos conceptos son básicos para el buen desempeño en los proyectosinformáticos y brindan como resultado final un videojuego donde se muestra todo lo aprendido. El curso busca desarrollar la competencia general de Pensamiento Crítico de nivel 1 y la competencia específica de Planificación y conducción de experimentos de nivel 1 acorde con el ABET Student Outcome (B) para las carreras Ciencias de la computación Ingeniería de Software e Ingeniería de Sistema de la Información

Modélisation et extraction de motifs optimaux

National audienceCet article introduit la notion de Motif Optimal (MO) selon une préférence définie par l'utilisateur. La notion de MO permet de modéliser de nombreux problèmes d'extraction de motifs : motifs libres/fermés/maximaux, skypatterns, top-k, motifs pics, miki, sous-groupes, . . . Nous montrons comment extraire tous les MO avec une approche générique fondée sur les CSP dynamiques. Une étude expérimentale, menée sur plusieurs MO, compare les performances obtenues par rapport aux méthodes ad hoc