Proceso de la minería de datos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Julio 19 de 2010

La minería de datos es una de las temáticas más importantes en la investigación contemporánea. Sin embargo, años atrás, pocas personas habían escuchado este término. La minería de datos es el resultado de una evolución con una larga historia, el término mismo se ha insertado desde los años 1990 en el contexto de las tecnologías de información, algoritmia y desarrollo de software. Las líneas de desarrollo en el ámbito de minería de datos tienen su origen en tres conceptos importantes. El mayor de ellos es la estadística. “Sin estadísticas, no existiría la minería de datos, pues son los fundamentos de la mayoría de las tecnologías que utilizan este concepto”. La estadística clásica engloba conceptos como análisis de regresión, desviación estándar, varianza, análisis de grupos, intervalos de confianza, entre otros. Ciertamente, en las herramientas y técnicas utilizadas en minería de datos, el análisis de estadística clásica juega un rol sumamente importante.

Minería de datos con ontologías

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Noviembre 9 de 2009

La ingeniería del conocimiento surge como consecuencia de la necesidad de establecer principios metodológicos y científicos que permitan desarrollar sistemas de información basados en conocimiento a partir de los fundamentos de la informática en general y de la inteligencia artificial en particular. La adquisición del conocimiento a partir de expertos humanos, si bien es necesaria e insustituible en muchas aplicaciones, ha presentado diversas dificultades que van desde la representación del sentido común hasta las excesivas demoras en la implementación y el mantenimiento de los sistemas. Ante estas dificultades han surgido las técnicas de adquisición automática del conocimiento.

Minería de datos predictiva

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Agosto 2 de 2009

La minería de datos consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información, previamente desconocida, puede resultar útil para algún proceso no previsto hasta ese entonces. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en grandes bases de datos. Los fundamentos de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.

Computación blanda.

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Mayo 11 de 2009

El hombre, en la búsqueda de la precisión, intentó ajustar el mundo real a modelos matemáticos rígidos y estáticos, como la lógica clásica binaria. Cuando Aristóteles y sus precursores idearon sus teorías de la lógica y de las matemáticas, propusieron la “Ley del Centro Excluido” que indica que cada asunto debe ser verdad o falso. La hierba es verde o no verde; claramente no puede ser verde y no verde. Tuvieron que pasar muchísimos años hasta que, a mediados del siglo veinte, fue concebido el concepto de lógica difusa por el matemático azerbaiyano-iraní Lofti Asker Zadeh, de la Universidad de Berkeley, quién inconforme con los conjuntos clásicos que sólo permiten dos opciones, la pertenencia o no de un elemento a dicho conjunto, la presentó como una forma de procesar información permitiendo pertenencias parciales a unos conjuntos, que en contraposición a los clásicos los denominó conjuntos difusos. La lógica difusa puede presumir de unos orígenes venerables. Hace más de 2400 años que Parménides de Elea sugirió que una proposición podía ser verdadera y falsa al mismo tiempo. Su gran admirador Platón le hizo caso y llegó a admitir una tercera región entre los polos de la verdad y la falsedad. El concepto de conjunto difuso fue expuesto por Zadeh en un artículo publicado el año 1965, hoy clásico en la literatura de la lógica difusa, titulado “Conjuntos difusos” y que fue publicado en la revista “Información y Control”. El mismo Zadeh publica en 1971 el artículo, “Semántica Difusa Cuantitativa” en donde introduce los elementos formales que acabarían componiendo el cuerpo de la doctrina de la lógica difusa y sus aplicaciones tal como se conocen en la actualidad.

Minería de datos inteligente

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Mayo 4 de 2009

Se puede decir que los datos por sí solos no producen beneficio directo, su verdadero valor radica en la posibilidad de extraer información útil para la toma de decisiones o la exploración y comprensión del fenómeno que produjo los datos. Tradicionalmente en la mayoría de los dominios este análisis de datos se hacía mediante un proceso manual o semiautomático: uno o más analistas con conocimiento de los datos y con la ayuda de técnicas estadísticas proporcionaban resúmenes y generaban informes, o validaban modelos sugeridos manualmente por los expertos. Sin embargo, este proceso, en especial la generación de modelos, es irrealizable conforme aumenta el tamaño de los datos y el número de dimensiones o parámetros se incrementa.