Fichas
Sin título
Fichas del conjunto (4)
- 1Dos aspectos que son importantes de los datos masivos son la veracidad de los datos y el valor intrínseco del conocimiento extraídoEl objetivo principal del preprocesamiento de datos es obtener un conjunto de datos final que sea de calidad y útil para la fase de extracción de conocimiento
- 2La mayoría de los algoritmos de preprocesamiento para Big Data han sido diseñados para abordar el problema de la selección de características por que son necesarios nuevos algoritmos que deben centrarse en problemas tales como la selección de instancias o el tratamiento de datos imperfectosLa preparación de los datos está formada por una serie de técnicas
que tienen el objetivo de inicializar correctamente los datos que
servirán de entrada para los algoritmos de minería de datos - 3La eficacia de los algoritmos de extracción de conocimiento depende en gran medida de la calidad de los datos, la cual puede ser garantizada por los algoritmos de preprocesamientoSpark y Hadoop son plataformas que requieren algoritmos escalables que den soporte a las tareas más relevantes de la analítica de datos masivos
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Información
- Descripción
- Fichas sobre Sin título, creado por laura barrera el 20/09/2017.
- Creado por
- laura barrera
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