Monográfico: Minería de datos
Publicado en Enero 30, 2014 por
La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de “Knowledge Discovery in Databases” o KDD) es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y gestión de datos, procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia, métricas de Intereses, consideraciones de la Teoría de la complejidad computacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea.
El término es una palabra de moda, y es frecuentemente mal utilizado para referirse a cualquier forma de datos a gran escala o procesamiento de la información (recolección, extracción, almacenamiento, análisis y estadísticas), pero también se ha generalizado a cualquier tipo de sistema de apoyo informático decisión, incluyendo la inteligencia artificial, aprendizaje automático y la inteligencia empresarial. En el uso de la palabra, el término clave es el descubrimiento, comúnmente se define como “la detección de algo nuevo”. Incluso el popular libro “La minería de datos: sistema de prácticas herramientas de aprendizaje y técnicas con Java” (que cubre todo el material de aprendizaje automático) originalmente iba a ser llamado simplemente “la máquina de aprendizaje práctico”, y el término “minería de datos” se añadió por razones de marketing. A menudo, los términos más generales “(gran escala) el análisis de datos”, o “análisis” -. o cuando se refiere a los métodos actuales, la inteligencia artificial y aprendizaje automático, son más apropiados.
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