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Knowledge Engineering Y Data Mining
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El proceso de minería involucra ajustar modelos o determinar patrones a partir de datos.
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En general, el proceso de la minería de datos itera a través de cinco pasos básicos: ¿Cuales son?
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Seleccionar las aseveraciones falsas.
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En el ámbito industrial, una de las principales aplicaciones más interesantes del proceso de minería de datos es el modelado de:
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Una de las características muy común de los procesos industriales es el constante y rápido crecimiento del almacenamientos de datos, es decir que día a día se dispone de un mayor volumen de datos que datos históricos que contienen información de dichos procesos productivos; de esta manera, al aumentar la cantidad de datos almacenados, la capacidad para asimilarlo disminuye, por lo que se hace necesario el uso de herramientas que permitan extraer conocimiento útil.
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Definir el ámbito del problema, definir las métricas por las que se evaluará el modelo y definir los objetivos concretos del proyecto de minería de datos. ¿Qué tipo de preguntas debería plantearse?
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La limpieza de datos no solamente implica quitar los datos no válidos o interpolar valores que faltan, sino también buscar las correlaciones ocultas en los datos, identificar los orígenes de datos que son más precisos y determinar qué columnas son las más adecuadas para el análisis. Por ejemplo:
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Debe conocer los datos para tomar las decisiones adecuadas al crear los modelos de minería de datos.
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Un modelo de minería de datos simplemente es un contenedor que especifica las columnas que se usan para la entrada, el atributo que está prediciendo y parámetros que indican al algoritmo cómo procesar los datos.
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Una vez que los modelos de minería de datos se encuentran en el entorno de producción, puede llevar acabo diferentes tareas, dependiendo de sus necesidades. ¿Cuales de las siguientes son algunas de las tareas que puede realizar?
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Es aquella disciplina moderna que forma parte de la Inteligencia Artificial y cuyo fin es el diseño y desarrollo de Sistemas Expertos. Para esto, se apoya en metodologías instruccionales y en las ciencias de la computación y de las tecnologías de la información, intentando representar el conocimiento y razonamiento humanos en un determinado dominio, dentro de un sistema artificial.
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Desde el punto de vista de la Inteligencia Artificial(IA), el conocimiento se puede interpretar como la combinación de esquemas o estructuras de datos y procedimientos interpretativos que confieren algún comportamiento inteligente y está formado por hechos, conceptos, procedimientos, ideas abstracciones, reglas y asociaciones utilizadas para modelar el mundo real.
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Especialista informático que tiene los conocimientos profundos sobre el desarrollo y ejecución de sistemas basado en el conocimiento de un sistema experto, debe conocer las herramientas de su desarrollo, estrategias efectivas de comunicación y contar con conocimientos mínimos de psicología, para poder interpretar las expresiones y manifestaciones del experto humano.
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Tiene que ver con la adquisición, representación, validación, inferenciación, explicación y mantenimiento del conocimiento.
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Se asocia como rama de la Inteligencia Artificial (IA), debido a que esta “relacionada con la adquisición, representación y el procesamiento del conocimiento”, estrechamente vinculada con el desarrollo de sistemas de software en donde el conocimiento y razonamiento tienen un papel fundamental.
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¿Que observa en la imágen?
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