base de datos

Páginas: 43 (10556 palabras) Publicado: 28 de marzo de 2013
Desde la Minería de Datos hacia el Descubrimiento del conocimiento en Bases de Datos.
Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, y Padhraic Smyth

■ La Minería de Datos y el descubrimiento de conocimientos en bases de datos han estado atrayendo últimamente a una importante cantidad de investigadores, a la industria, y la atención de los medios. ¿De qué se trata toda esta expectación? Esteartículo ofrece una visión general de este nuevo campo, aclarando la forma en que la minería de datos y el descubrimiento del conocimiento en bases de datos están relacionados una con la otra y con campos conexos, tales como la inteligencia artificial, la estadística y las bases de datos. El artículo menciona particulares aplicaciones en el mundo real, técnicas específicas de minería de datos, losproblemas involucrados en las aplicaciones del descubrimiento del conocimiento en el mundo real, y los actuales y futuros rumbos de investigación en el campo.

A través de una amplia variedad de campos, los datos están siendo recogidos y acumulados a un ritmo dramático. Existe una necesidad urgente de una nueva generación de teorías computacionales y herramientas para ayudar a los seres humanosen la extracción de información útil (conocimiento) desde el rápido crecimiento de volúmenes de datos digitales. Estas teorías y herramientas son objeto del emergente campo de descubrimiento de conocimientos en bases de datos (KDD).
En un nivel abstracto, el campo KDD se interesa por el desarrollo de métodos y técnicas de interpretación de los datos. El problema básico abordado por el procesoKDD es un mapeo de datos de bajo nivel (que son típicamente demasiado voluminosos para entender y digerir fácilmente) en otras formas que podrían ser más compactos (por ejemplo, un informe corto), más abstractos (por ejemplo, una aproximación descriptiva o modelo del proceso que genera los datos), o más útil (por ejemplo, un modelo de predicción para estimar el valor futuro de casos). En el núcleodel proceso está la aplicación de determinados métodos de minería de datos para el descubrimiento de patrones y extracción.
Este artículo empieza por discutir el contexto histórico de KDD y la minería de datos y su intersección con otros campos afines. Se proporciona un breve resumen de las últimas aplicaciones de KDD al mundo real. Se presentan definiciones de KDD y minería de datos, y se resaltael múltiple proceso de KDD. Este múltiple proceso contiene la aplicación de algoritmos de minería de datos como un paso concreto en el proceso. El paso de minería de datos se analiza con más detalle en el contexto específico de los algoritmos de minería de datos y su aplicación. Las cuestiones de aplicación práctica del mundo real son también esbozadas.
Por último, el artículo enumera losdesafíos para futuras investigaciones y desarrollos y, en particular, se examinan
las potenciales oportunidades para la tecnología IA en los sistemas KDD.

¿Por qué necesitamos KDD?
El método tradicional de convertir los datos en conocimiento se basa en el análisis y la interpretación manual. Por ejemplo, en la industria del cuidado de la salud, es común para los especialistas analizar de formaperiódica las tendencias actuales y los cambios en la información del cuidado de la salud, por ejemplo, sobre una base trimestral.
Los especialistas luego presentan un informe detallando a las organizaciones patrocinadoras; este informe se convierte en la base para la futura toma de decisiones y planificación en la gestión del cuidado de la salud. En un tipo de aplicación totalmente diferente, losgeólogos planetarios examinan cuidadosamente a través imágenes distantes planetas y asteroides, localizando y catalogando cuidadosamente tales objetos geológicos de interés como el impacto de cráteres. Ya sea en la ciencia, el marketing, las finanzas, la asistencia sanitaria, la venta al por menor, o en cualquier otra esfera, el clásico enfoque de análisis de datos se basa fundamentalmente en...
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