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Introducción a la Minería de Datos
y al Aprendizaje Automático

Carlos Alonso González
Grupo de Sistemas Inteligentes
Departamento de Informática
Universidad de Valladolid

Juan José Rodríguez Diez
Grupo de Sistemas Inteligentes
Departamento de Ingeniería Civil
Universidad de Burgos

Contenidos

1.
2.
3.
4.
5.
6.

Interés
Definición de aprendizaje
Tareas Básicas deaprendizaje
Dimensiones de Análisis
Paradigmas de aprendizaje
Minería de datos
1.
2.
3.
4.
5.

GSI UVA/UBU

Motivación
¿Qué es la minería de datos?
Etapas
Ejemplos
Ética y Minería de da datos

Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

2

1. Interés





No hay inteligencia sin aprendizaje (adaptación, mejora,
descubrimiento…)
En la práctica:




Excesode información
Escasez de conocimiento
Necesidad de automatizar la obtención de conocimiento a
partir de información

GSI UVA/UBU

Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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Nichos de aplicación



Minería de datos: uso de datos históricos para mejorar
la toma de decisiones





Aplicaciones software que no se pueden programar con
técnicas convencionales




Registros médicos  Conocimiento médico
Imágenes del firmamento -> catálogo de objetos estelares

Reconocimiento del habla
Vehículos autónomos

Software personalizado



Filtro de noticias de interés
Gestión de Agenda

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Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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2. Una definición de aprendizaje



Un programa de ordenador APRENDE dela experiencia
E con respecto a una clase de tareas T y medida de
desempeño P si su rendimiento en tareas de T, según la
medida P, mejora con la experiencia E (Mitchell, 97)

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Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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Ejemplos



Aprender a Jugar a las Damas






Aprender a reconocer la escritura manual






T: jugar a las damas
P:porcentaje de juegos ganados al adversario
E: juegos de entrenamiento consigo mismo
T: reconocer y clasificar palabras manuscritas en una imagen
P: porcentaje de palabras reconocidas correctamente
E: base de datos de imágenes de palabras manuscritas,
clasificadas

Aprender a conducir






T: conducir en una autopista pública de 4 carriles utilizando
sensores de visión
P:distancia media viajada antes de un error (según instructor
humano)
E: secuencia de imágenes y comandos de guiado registrados a
partir de la observación de un conductor humano

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Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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3. Tareas básicas en el aprendizaje
automático



Descripción de conceptos
Formación de conceptos
Mejora de la eficiencia



Análisisde regularidades en datos




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Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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Descripción de conceptos



Planteamiento general

Ejemplos
(clasificados)
Conocimiento
Base

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Algoritmo
Aprendizaje

Descripción
Concepto

Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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Descripción de conceptos



Dado




Concepto objetivo
Instancias del mismo
Conocimiento base

Obtener


Caracterización del concepto






Típicamente clasificador a partir de atributos
(identificar/predecir el valor de la clase)
También regresión (predecir valor atributo numérico)

Ejemplos




Análisis de riesgos en asignación de créditos
Diagnosis
Vehículos autónomos

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Métodos ytécnicas de minería de datos: introducción

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10

ALVINN, RALPH

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Métodos y técnicas de minería de datos: introducción

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Análisis riesgos concesión de créditos
Nº
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Riesgo
alto
alto
moderado
alto
bajo
bajo
alto
moderado
bajo
bajo
alto
moderado
bajo
alto

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Historia
mala
desconocida...