Redes neuronales
Páginas: 9 (2170 palabras)
Publicado: 7 de noviembre de 2013
Minería de Datos con Redes Neuronales Artificiales: Aplicación en
Vacunas – Tuberculosis.
M.V. Guzmán (*), H. Carrillo (**), E. Villaseñor (**), E. Valencia (**), R. Calero (*),
L. E. Morán (**) y A. Acosta (*).
* Instituto Finlay. Centro de Investigación-Desarrollo y Producción de Vacunas y Sueros. Ave.
27 No. 19805, La Lisa. La Habana. A.P. 16017 Cod. 11600. Telf: 331218 / email:mvguzman@finlay.edu.cu.
** Laboratorio de Dinámica no Lineal, Facultad de Ciencias, UNAM, México.
email: carr@servidor.unam.mx
El volumen de datos que se acumula continuamente, y la necesidad de
encontrar métodos que permitan descubrir conocimiento (dentro de esas
enormes masas de datos), han convertido a la Minería de Datos en una
disciplina de importancia estratégica para la planeación y latoma de decisiones.
La Minería de Datos se apoya en la aplicación de métodos matemáticos de
análisis, y específicamente del uso redes neuronales artificiales, que son de gran
utilidad para llevar a cabo el análisis inteligente de grandes volúmenes de
información digital. En este trabajo se revisan y discuten algunos aspectos de
esta metodología y se ilustra su aplicación investigando un volumenconsiderable de textos digitales (2987 artículos de las bases de MedLine)
referentes a la investigación de vacunas contra la tuberculosis.
Temáticas: Minería de datos, Minería de textos, Análisis inteligente de datos,
Redes neuronales artificiales, Bases de datos, Vacunas tuberculosis.
Introducción
La tecnología moderna permite la creación de grandes almacenes de datos (crudos) querequieren
ser explorados en búsqueda de información refinada (conocimiento). Desarrollar agentes que
permitan procesar estos grandes volúmenes de datos y convertirlos en conocimiento útil para la
toma de decisiones (inteligencia), constituye un reto colosal. Nuevas disciplinas han emergido para
abordar este problema: Descubrimiento de Conocimiento (Knowledge Discovery), Minería de Datos
(DataMining), Análisis Inteligente de Datos (Inteligent Data Análisis), Análisis Exploratorio de Datos
(Exploratory Data Análisis) [1], [2], [3], [4].
Estas disciplinas se basan en
métodos de la
Matemática y de la Inteligencia Artificial para acometer esta nueva problemática. Las tecnologías
desarrolladas para el procesamiento de la información han tenido un impacto revolucionario en laindustria y en el mundo de los negocios. Hoy en día existe una gran variedad de sistemas
1
de software comerciales que se basan en las técnicas del Análisis Inteligente de Datos para llevar a
cabo tareas como: planeación económica, vigilancia e inteligencia empresarial, análisis financiero,
análisis de mercados y análisis de perfiles de clientes.
Esta revolución de la Tecnología de laInformación coincide con la revolución que paralelamente
está teniendo lugar en la Biotecnología, debido a un mundo de avances tecnológicos que han
permitido la obtención y acumulación automática de inmensas cantidades de información biológica.
Del encuentro de estas dos revoluciones nace la Bioinformática como una multidisciplina
estratégica que pone al servicio de la Biotecnología los recursos de lanuevas Tecnologías de la
Información. Con todo este arsenal (de datos, métodos y software) hoy se hacen sofisticadas
investigaciones para organizar la masa de información disponible con el fin de conceptualizar y
fundamentar la biología en términos de los principios de la físico-química molecular. Este afán
confronta grandes dificultades y requiere el concurso de diferentes herramientas entrelos cuales el
análisis matemático juega un papel fundamental [5],[6],[7]. La computación y visualización que
permiten estas herramientas se usa para analizar secuencias genómicas,
estructuras
macromoleculares y datos de expresión.
La Bioinformática toma datos de diversas fuentes una de las más utilizadas son las provenientes
del National Center for Biotechnology Information (NCBI)....
Vacunas – Tuberculosis.
M.V. Guzmán (*), H. Carrillo (**), E. Villaseñor (**), E. Valencia (**), R. Calero (*),
L. E. Morán (**) y A. Acosta (*).
* Instituto Finlay. Centro de Investigación-Desarrollo y Producción de Vacunas y Sueros. Ave.
27 No. 19805, La Lisa. La Habana. A.P. 16017 Cod. 11600. Telf: 331218 / email:mvguzman@finlay.edu.cu.
** Laboratorio de Dinámica no Lineal, Facultad de Ciencias, UNAM, México.
email: carr@servidor.unam.mx
El volumen de datos que se acumula continuamente, y la necesidad de
encontrar métodos que permitan descubrir conocimiento (dentro de esas
enormes masas de datos), han convertido a la Minería de Datos en una
disciplina de importancia estratégica para la planeación y latoma de decisiones.
La Minería de Datos se apoya en la aplicación de métodos matemáticos de
análisis, y específicamente del uso redes neuronales artificiales, que son de gran
utilidad para llevar a cabo el análisis inteligente de grandes volúmenes de
información digital. En este trabajo se revisan y discuten algunos aspectos de
esta metodología y se ilustra su aplicación investigando un volumenconsiderable de textos digitales (2987 artículos de las bases de MedLine)
referentes a la investigación de vacunas contra la tuberculosis.
Temáticas: Minería de datos, Minería de textos, Análisis inteligente de datos,
Redes neuronales artificiales, Bases de datos, Vacunas tuberculosis.
Introducción
La tecnología moderna permite la creación de grandes almacenes de datos (crudos) querequieren
ser explorados en búsqueda de información refinada (conocimiento). Desarrollar agentes que
permitan procesar estos grandes volúmenes de datos y convertirlos en conocimiento útil para la
toma de decisiones (inteligencia), constituye un reto colosal. Nuevas disciplinas han emergido para
abordar este problema: Descubrimiento de Conocimiento (Knowledge Discovery), Minería de Datos
(DataMining), Análisis Inteligente de Datos (Inteligent Data Análisis), Análisis Exploratorio de Datos
(Exploratory Data Análisis) [1], [2], [3], [4].
Estas disciplinas se basan en
métodos de la
Matemática y de la Inteligencia Artificial para acometer esta nueva problemática. Las tecnologías
desarrolladas para el procesamiento de la información han tenido un impacto revolucionario en laindustria y en el mundo de los negocios. Hoy en día existe una gran variedad de sistemas
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de software comerciales que se basan en las técnicas del Análisis Inteligente de Datos para llevar a
cabo tareas como: planeación económica, vigilancia e inteligencia empresarial, análisis financiero,
análisis de mercados y análisis de perfiles de clientes.
Esta revolución de la Tecnología de laInformación coincide con la revolución que paralelamente
está teniendo lugar en la Biotecnología, debido a un mundo de avances tecnológicos que han
permitido la obtención y acumulación automática de inmensas cantidades de información biológica.
Del encuentro de estas dos revoluciones nace la Bioinformática como una multidisciplina
estratégica que pone al servicio de la Biotecnología los recursos de lanuevas Tecnologías de la
Información. Con todo este arsenal (de datos, métodos y software) hoy se hacen sofisticadas
investigaciones para organizar la masa de información disponible con el fin de conceptualizar y
fundamentar la biología en términos de los principios de la físico-química molecular. Este afán
confronta grandes dificultades y requiere el concurso de diferentes herramientas entrelos cuales el
análisis matemático juega un papel fundamental [5],[6],[7]. La computación y visualización que
permiten estas herramientas se usa para analizar secuencias genómicas,
estructuras
macromoleculares y datos de expresión.
La Bioinformática toma datos de diversas fuentes una de las más utilizadas son las provenientes
del National Center for Biotechnology Information (NCBI)....
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