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Description
Mind Map by Olivier Blanco Sandí, updated more than 1 year ago
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Created by Olivier Blanco Sandí
almost 2 years ago
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Minería de Datos y Sistemas
Multiagente
- Sistemas Multiagente
- Fusión de varios agentes
informáticos que ejecutan tareas
específicas de manera automática
- Contribuye en interfaces de
usuario, ecommerce, robótica,
juegos, educación, entre otros
- Principales características
- Actúan sin intervención
humana
- Reaccionan ante los
estímulos del entorno
- Interactúan con otros agentes
- Tienen iniciativa para
cumplir los objetivos
- Actúan sin intervención
humana
- Campos de aplicación
- Ingeniería de software
- Inteligencia artificial
- Sistemas distribuidos
- Ingeniería de software
- Fusión de varios agentes
informáticos que ejecutan tareas
específicas de manera automática
- Minería de Datos
- Encontrar información de
interés en un conjunto de
datos
- Identificación y análisis
de tendencias
- Factores que la impulsaron
- Crecimiento en la recolección
de datos y el poder de cómputo
- Data warehouses
- Disponibilidad de
información en Internet
- Desarrollo de herramentas
- Crecimiento en la recolección
de datos y el poder de cómputo
- Se relaciona con muchas
disciplinas
- Bases de datos
- Estadística
- Inteligencia artificial
- Bases de datos
- Uno de sus mayores esfuerzos
es mejorar el rendimiento de
sus técnicas
- Encontrar información de
interés en un conjunto de
datos
- Integración
- La minería de datos permite
mejorar la capacidad de
aprendizaje de los agentes
- Los sistemas multiagentes ayudan a
la minería de datos al integrar
fuentes de información distribuidas
- Elementos de integración
- Recursos
- Infraestructura
- Conocimiento
- Aprendizaje
- Interacción
- Interfaz
- Entorno social
- Aplicación
- Recursos
- Ejemplo:
i+ DiaMAS
- Distribución de tareas a varios
agentes que procesan tareas
específicas en el área de salud
- Agentes
- Preprocesamiento de datos:
procesa datos útiles desde
una fuente principal
- Minería de datos: descubre el
conocimiento para diagnosticar
enfermedades
- Optimización: optimiza el
proceso de aprendizaje
- Apoyo: interacción entre los
usuarios y el sistema, interfaz
- Coordinador: divide una tarea
en subtareas que delega a los
demás agentes
- Preprocesamiento de datos:
procesa datos útiles desde
una fuente principal
- Distribución de tareas a varios
agentes que procesan tareas
específicas en el área de salud
- La minería de datos permite
mejorar la capacidad de
aprendizaje de los agentes
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