Número Especial sobre Métodos de Aprendizaje Avanzados para Datos Complejos
Autores: Atzori, Maurizio; Pes, Barbara
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Número Especial sobre Métodos de Aprendizaje Avanzados para Datos Complejos
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Métodos de minería de datos
área de investigación
Conocimiento accionable
Algoritmos
Métodos de aprendizaje automático
Datos complejos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La importancia de los métodos de minería de datos ha aumentado drásticamente en los últimos años, lo que hace que esta área de investigación sea relevante y desafiante para extraer conocimiento accionable de datos complejos. De hecho, se están explorando constantemente nuevos algoritmos y métodos de aprendizaje automático para abordar dominios que presentan múltiples desafíos, incluyendo alta dimensionalidad, heterogeneidad de características y relaciones complejas entre objetos de datos. Este número especial tiene como objetivo discutir enfoques emergentes para aprender de datos complejos, incluyendo datos de texto, imágenes y datos de redes sociales.
Descripción
La importancia de los métodos de minería de datos ha aumentado drásticamente en los últimos años, lo que hace que esta área de investigación sea relevante y desafiante para extraer conocimiento accionable de datos complejos. De hecho, se están explorando constantemente nuevos algoritmos y métodos de aprendizaje automático para abordar dominios que presentan múltiples desafíos, incluyendo alta dimensionalidad, heterogeneidad de características y relaciones complejas entre objetos de datos. Este número especial tiene como objetivo discutir enfoques emergentes para aprender de datos complejos, incluyendo datos de texto, imágenes y datos de redes sociales.