Aplicación De La Inteligencia Artificial

TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DATA MINING Y ENTORNO WEKA DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

1. OBJETIVO DEL TRABAJO
La utilización de técnicas de Inteligenciaartificial para diagnóstico, asistido por computadora, ha tenido hasta ahora una prominente trayectoria en la resolución de problemas en el campo preventivo, por ejemplo el cáncer, haciendo uso detécnicas como redes bayesianas (RB), algoritmo evolutivo (AE), tomando como base modelos probabilísticos.
En el presente trabajo, se abordara aspectos “prácticos” en el empleo de algoritmos de clasificación,predicción o agrupamiento, en problemas reales en el campo social, económico, finanzas o negocio.
Ejemplos de aplicación:
a) Con datos nominales son:
* SOCIALES: Pobreza, Aprobación decréditos (Credit-a.arff), Votaciones en el Congreso de EEUU (Vote.arff)
* ENFERMEDADES: Predicción de enfermedades (Breast-cancer.arff, Diabetes.arff, Heart-*.arff)
* CLASIFICACION: Clasificaciónde setas (Mushroom.arff), Clasificación de animales (Zoo.arff)
* RECONOCIMIENTO: Reconocimiento de audio (Vowel.arff), Reconocimiento de imágenes (Letter.arff)
* MERCADO: Predicción delprecio de los automóviles (Autos.arff)

b) Con datos numéricos:
* SOCIALES: Modelado de puntos/minuto en basket (BasketBall.arff), Tasa de homicidios en Detroit (Detroit.arff), Predicciónsobre huelgas (Strike.arff)
* ENFERMEDADES: Ecocardiograma (EchoMonths.arff)
* MERCADO: Predicciones sobre automóviles (Auto*.arff), Consumo de electricidad (Elusage.arff), Consumo de gasolina(Gascons.arff), Valor de la vivienda en barrios de Boston (Housing.arff)
* GEOLOGÍA: Datos sobre polución (Pollution.arff), Predicción sobre terremotos (Quake.arff)

2. DESCRIPCIÓN DELTRABAJO
El grupo o alumno, seleccionara un caso de investigación de interés, donde aplicara los algoritmos de Data Mining en la solución del problema, empleado formalmente la metodología CRISP y el...