TRABAJO DE PRUEBA
Páginas: 2 (482 palabras)
Publicado: 9 de abril de 2013
Las técnicas del descubrimiento de conocimientos (knowledge discovery in databases, KDD) y minería de datos (DM, Data Mining) consisten en la obtención de información no trivial que se encuentraimplícitamente en las grandes de datos. Esta información, previamente desconocida, resultará de utilidad en algún otro proceso. La minería de datos, en definitiva, se encarga de explorar, localizar ypreparar los datos de manera que podamos obtener la información “oculta”.
Como KDD y DM resultan además, especialmente útiles en el aprovechamiento de la información almacenada en las bases dedatos, se utilizan ampliamente en la gestión de procesos industriales.
Los modelados obtenidos con técnicas de minería de datos aportan la solución a problemas de clasificación, segmentación(clustering), regresión y predicción.
Los soportes fundamentales de estas técnicas se encuentran en la estadística y en la inteligencia artificial, asimismo, el Data Mining está soportado por trestecnologías:
• Potentes medios informáticos
• El software propio del Data Mining
• La obtención masiva de datos.
La técnica más característica se denomina Modelado. El modelado consiste en laconstrucción de un modelo de búsqueda de información en un entorno conocido y en el que ya conocemos incluso la/s respuesta/s. Posteriormente utilizamos el modelo obtenido a otra situación en la que desconocemosla/s respuesta/s.
Por ejemplo, si buscamos un barco hundido, investigaremos otros hundimientos con las mismas características, que ya fueron encontrados en el pasado y crearemos un modelado en elque se incluyan las características que tienen en común los lugares donde anteriormente se han encontrado otros barcos hundidos.
Con el modelo creado, estamos en disposición de buscar más barcos,en aquellos lugares en los que el modelo indica que existe más probabilidad.
La construcción de modelos se lleva realizando desde hace tiempo, sin embargo, la potencia de la informática en la...
Como KDD y DM resultan además, especialmente útiles en el aprovechamiento de la información almacenada en las bases dedatos, se utilizan ampliamente en la gestión de procesos industriales.
Los modelados obtenidos con técnicas de minería de datos aportan la solución a problemas de clasificación, segmentación(clustering), regresión y predicción.
Los soportes fundamentales de estas técnicas se encuentran en la estadística y en la inteligencia artificial, asimismo, el Data Mining está soportado por trestecnologías:
• Potentes medios informáticos
• El software propio del Data Mining
• La obtención masiva de datos.
La técnica más característica se denomina Modelado. El modelado consiste en laconstrucción de un modelo de búsqueda de información en un entorno conocido y en el que ya conocemos incluso la/s respuesta/s. Posteriormente utilizamos el modelo obtenido a otra situación en la que desconocemosla/s respuesta/s.
Por ejemplo, si buscamos un barco hundido, investigaremos otros hundimientos con las mismas características, que ya fueron encontrados en el pasado y crearemos un modelado en elque se incluyan las características que tienen en común los lugares donde anteriormente se han encontrado otros barcos hundidos.
Con el modelo creado, estamos en disposición de buscar más barcos,en aquellos lugares en los que el modelo indica que existe más probabilidad.
La construcción de modelos se lleva realizando desde hace tiempo, sin embargo, la potencia de la informática en la...
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