historia de la mineria de datos

Historia de la minería de datos
Los fundamentos teóricos de la minería de datos se basan en el estudio del aprendizaje automático en máquinas o machine learning, un área interdisciplinaria dondeinteligencia artificial, ciencias cognitivas, estadística y biología han jugado un importante rol en el desarrollo de la misma.
El desarrollo de esta área ha pasado por varias etapas a través de suhistoria, y los cambios han sido de tal relevancia que hoy se puede hablar de paradigmas, tres de estos son descritos a continuación.

Aunque desde un punto de vista académico el término data mining esuna etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en bases de datos, en el entorno comercial, así como en este trabajo, ambos términos se usan de manera indistinta. Lo que enverdad hace el data mining es reunir las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmenteusando como materia prima las bases de datos. Una definición tradicional es la siguiente: Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patronescomprensibles que se encuentran ocultos en los datos (Fayyad y otros, 1996). Desde el punto de vista empresarial , lo definimos como: La integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito laidentificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión (Molina y otros, 2001).
La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesentalos estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de losaños ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD.[3] A finales de los años ochenta sólo...