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Fichas Minería de Datos. Algoritmo y arquitectura
Fichas del conjunto (2)
- 1—Algoritmo híbrido de aprendizaje computacional para la tarea de relleno de valores faltantes realizada durante la fase de preparación de datos.
1.Se Orienta al estudio y análisis de diferentes técnicas para el relleno de valores faltantes.
2.Proponer una técnica híbrida como producto de esta investigación para dicha tarea y asociarla con la tecnología OLAP (Procesamiento Analítico en Línea). 3.Justificar la metodología de investigación (científica descriptiva-exploratoria con enfoque experimental) aplicada en este proyecto. - 2—La Arquitectura de la minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD) es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y gestión de datos, procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia, métricas de Intereses, consideraciones de la Teoría de la complejidad computacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea.
Información
- Descripción
- Fichas con reseñas sobre el algoritmo híbrido y la arquitectura de la minería de datos
- Creado por
- Usuario eliminado · jul 2020
- Actualizado
- 31 jul 2020
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- 10
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- Creado por Luis Guerrero · 31 jul 2020
- Copiado por Luis Guerrero · 31 jul 2020
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