Maestría en Ciencias de la Computación
“Algoritmos evolutivos y su aplicabilidad como técnica alternativa para Minería de Datos”

Este lunes 21 de diciembre la Ing. Norma Andrea Villagra defendió su trabajo final titulado “Algoritmos evolutivos y su aplicabilidad como técnica alternativa para Minería de Datos” con el propósito de alcanzar el grado en la Maestría en Ciencias de la Computación.

El objetivo de esta investigación es desarrollar técnicas avanzadas o mejoradas de minería de datos basadas en el enfoque evolutivo. Las técnicas derivadas estarán dirigidas a tareas de clasificación supervisadas y aplicadas sobre distintos problemas del mundo real. La calidad de dichas técnicas será contrastada con técnicas existentes.

Este trabajo propone una metodología de trabajo altamente experimental, sobre todo teniendo en cuenta que los posibles problemas a ser abordados involucran regresión, calificación y otras tareas relacionadas.

Resumen introductorio

Factores como el avance tecnológico asociado el continuo abaratamiento de los costos, implica que los volúmenes de datos almacenados crecen exponencialmente. En la actualidad estamos en una etapa en la que no es fácil visualizar los datos que están almacenados. Existen muchos dominios en los cuales la acumulación de los datos es altísima y por consiguiente se hace cada vez más difícil poder obtener información relevante para la toma de decisiones basadas en dichos datos.

La tarea de Minería de Datos implica “excavar” en esa inmensidad de datos, usualmente medidos en gigabytes, en búsqueda de patrones, asociaciones y predicciones que permitan transformar esa maraña de datos de información útil. La tarea de minería de datos no siempre parte de un conocimiento previo de lo que se busca en el conjunto de viajes disponibles, por el contrario, es muy frecuente que no sepamos de antemano lo que se busca. Es decir, se realiza una búsqueda de patrones desconociendo el patrón que pueda seguir.