Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

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En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Banchero, Santiago, Fernandez, Juan Manuel, Tonin Monzón, Francisco, Giordano, Luis, Marrone, Agustín, Paz Soldan, Carlos, Tolosa, Gabriel Hernán
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Ciencias Informáticas
Big Data
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/78016
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o <i>streaming</i>) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.
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Fernandez, Juan Manuel
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