TECNOLOGIAS INTELIGENTES PARA EXPLOTACION DE INFORMACION
CURSO DE DOCTORADO
Prof. Dr. Ramón García-Martinez

OBJETIVOS
Que el alumno se familiarice con los conceptos básicos de la explotación de información y las tecnologías asociadas. Que el alumno comprenda el uso de metodologías para proyectos de explotación de información. Que el alumno experimente el uso de herramientas basadas en sistemas inteligentes para explotación de información.
PROGRAMA
Tema 1:
Introducción.Conceptos de Explotación de Información. Descubrimiento de conocimientos. Tareas realizadas por un sistema de Explotación de Información.
Tema 2:
Procesos de Explotación de Información. Introducción a los procesos de explotación de información. Descubrimiento de reglas de comportamiento. Descubrimiento de grupos. Ponderación de interdependencia de atributos. Descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos. Ponderación de reglas de comportamiento o de la pertenencia a grupos. Procesos de explotación de información basados en tecnologías de sistemas inteligentes.
Tema 3:
Tecnologías Inteligentes para Explotación de Información. Procesos basados en tecnologías de sistemas inteligentes unitarias. Algoritmos TDIDT aplicados al descubrimiento de reglas de comportamiento Mapas auto organizados (SOM) aplicados al descubrimiento de grupos. Redes bayesianas aplicadas a la ponderación de interdependencia entre atributos. Procesos basados en tecnologías de sistemas inteligentes combinadas. SOM y TDIDT aplicados al descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos. Redes bayesianas aplicadas a la ponderación de reglas de comportamiento o a la pertenencia a grupos.
Tema 4:
Metodologías de Explotación de Información.Metodologías CRISP, SEMMA y P3TQ. Fases Metodológicas. Entendimiento del negocio: comprensión estática del negocio. Evaluación de los objetivos del negocio. Medios, expectativas y restricciones para alcanzar los objetivos meta técnicas. Definición del contexto de los proyectos. Ciclo de vida de un proyecto de explotación de información. Fases de desarrollo. Metodologías de educción de requisitos para proyecto de explotación de información.
Tema 5:
Estudio de Casos. Identificación de patrones de fraude en telefonía celular utilizando SOM. Identificación de fenómenos meteorológicos usando inducción y SOM. Selección del Protocolo pedagógico usando inducción y SOM. Problemas de aprendizaje en programación usando inducción y redes bayesianas. Identificación de causales de abandono de estudios universitarios usando inducción y redes bayesianas. Clasificación de Imagenes de tumores en maografias usando SOM.
Tema 6:
Herramientas. Introducción a las herramientas de acceso libre. Herramientas de Análisis de Datos basadas en Sistemas Inteligentes: NNCLUST, NCLASS Y NPRED, WEKA, ELVIRA, CTREE, SEE5, SIPINA, XLSTAT. Bancos de Prueba: WINGA, ROSETTA, JAVA NEURAL NETWORK SIMULATOR. Herramientas Integradoras TANAGRA.
Tema 7:
Problemas Abiertos (Seminario adicional para el Curso de Doctorado). Metodologías para Proyectos de Explotación de Información. Integración de sistemas de Explotación de Información con Sistemas Basados en Conocimiento. Paralelización de algoritmos inteligentes para explotación de datos.
REFERENCIAS
Tema 1:
  • García-Martínez, R., Britos, P., Pesado, P., Bertone, R., Pollo-Cattaneo, F., Rodríguez, D., Pytel, P., Vanrell. J. (2011). Towards an Information Mining Engineering. En Software Engineering, Methods, Modeling and Teaching. Sello Editorial Universidad de Medellín. ISBN 978-958-8692-32-6. Páginas 83-99. .
Tema 2:
Tema 3:
Tema 4:
Tema 5:
MATERIAL 

TRANSPARENCIAS
Seminario Universidad de Medellin [bajar-pdf, bajar-ppt]
Ejemplo Educción de Requisitos en Proyectos de Explotación de Información [bajar]

HERRAMIENTA
Herramienta TANAGRA (.zip) [bajar] Observacion: Cambiar extensión ".lio" por ".exe".

TRABAJOS PRACTICOS
Guías de Trabajos Practicos: Guia de TP 1, Guia de TP 2, Guia de TP 3.
Archivos: TP1-Calidad-Vinos, TP1-fidelidad-telefonia, TP1-Repacion-autos, Otorgamiento-Creditos


REPOSITORIO DE BASES DE DATOS
University of California at Irvine Machine Learning Repository [entrar]

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