¿ Como podemos usar elmòvil para comunicarnos mediante el pensamiento? Entrevista con Yijun Wang. Un equipo de neurocientíficos ha desarrollado una interfaz cerebro-ordenador basada en un  teléfono  móvil. Las personas con movilidad reducida podrían beneficiarse de este innovador sistema en un futuro próximo.

 

 

Desarrollo de Herramientas para Minería de datos – UDMiner

En el presente proyecto de investigación, se busca implementar técnicas de Inteligencia Artificial y Estadística para Minería de Datos. El proyecto se encuentra estructurado en cinco partes a saber:

En la primera parte, se desarrolla una herramienta para el preprocesamiento de datos. El propósito fundamental del preprocesamiento de datos es manipular y transformar cada conjunto de datos haciendo que la información contenida dentro de ellos sea más accesible y coherente. La recopilación de los datos de diferentes fuentes y aun de una sola, implica la ejecución de una limpieza exhaustiva de los datos para un excelente análisis, que en ocasiones se convierte en una tarea bastante tediosa debido a que se pueden tener muchas inconsistencias en los datos que impide un buen aprendizaje de los mismos, estas inconsistencias se verán reflejadas a la hora de tomar decisiones.

En la segunda parte, se desarrolla un software para clasificación de datos. Muchos métodos de clasificación y predicción han sido propuestos por los investigadores en aprendizaje maquinal, sistemas expertos, estadística y neurobiología. La mayoría de los algoritmos están residentes en memoria, asumiendo una pequeña cantidad de datos. Recientemente las investigaciones en Minería de Datos han aportado nuevos conceptos, a fin de lograr escalabilidad en los métodos de clasificación y predicción, lográndose de este modo, manejar gran cantidad de datos residentes en disco. Estas técnicas consideran el procesamiento distribuido y paralelo.

La tercera parte aborda el desarrollo de software para agrupación de datos. El proceso de agrupar una colección de objetos físicos y abstractos dentro de clases de objetos similares es llamado clustering. Un cluster es una colección de datos que son similares a otros dentro de un mismo cluster y son diferentes a los objetos en otros clusters. Un cluster de datos puede ser tratado como un grupo en muchas aplicaciones. El análisis de clusters es un conjunto de metodologías para clasificación automática de muestras entre un número de grupos usando medidas de asociación, es decir, las muestras en un grupo son similares, y las pertenecientes a otros grupos son diferentes.

La cuarta parte trata el problema de asociación a partir de un desarrollo de software. Las reglas de asociación son una de las mejores tareas de la Minería de Datos y tal vez, la más común desde el punto de vista de descubrimiento de patrones en sistemas de aprendizaje no supervisado.

La última parte hace referencia a la aplicación de la herramienta en mención, en un área específica del conocimiento, con el fin de validarla.

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