¿Qué es metodologia KDD?
El Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD, del inglés Knowledge Discovery in Databases) es básicamente un proceso automático en el que se combinan descubrimiento y análisis. El proceso consiste en extraer patrones en forma de reglas o funciones, a partir de los datos, para que el usuario los analice.
¿Cuáles son las técnicas de machine learning?
7 tipos de algoritmos del machine learning
- Algoritmos de regresión.
- Algoritmos bayesianos.
- Algoritmos de agrupación.
- Algoritmos de árbol de decisión.
- Algoritmos de redes neuronales.
- Algoritmos de reducción de dimensión.
- Algoritmos de Aprendizaje Profundo.
¿Qué es weka y para qué sirve?
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en español «entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato») es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato.
¿Que otras metodologías Además de la crisp-DM existen?
Las tres metodologías dominantes para el proceso de la minería de datos son: KDD, CRISP-DM y SEMMA. Es una metodología propuesta por Fayyad [3] en 1996, propone 5 fases: Selección, preprocesamiento, transformación, minería de datos y evaluación e implantación. Es un proceso iterativo e interactivo.
¿Cómo se divide el machine learning?
El Machine Learning se divide en dos áreas principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Aunque pueda parecer que el primero se refiere a la predicción con intervención humana y la segunda no, estos dos conceptos tienen más que ver con qué queremos hacer con los datos.
¿Cómo funciona el algoritmo j48?
Este sistema es utilizado sobre una base de datos que contiene información de clasificación de vidrios a través del algoritmo, junto con datos de entrenamiento y validación cruzada, se logra crear un árbol de clasificación que permitirá predecir a qué clase de material pertenece el vidrio ingresado.
¿Cuáles son las técnicas de Minería de datos?
Las técnicas de minería de datos provienen de la inteligencia artificial y de la propia estadística.
¿Cuál es el futuro de la minería de datos?
Lo que era antiguo es nuevo otra vez, ya que la minería de datos continúa evolucionando para igualar el ritmo del potencial sin límites del big data y poder de cómputo asequible.
¿Cómo lograr un resultado óptimo en un proyecto de Minería de datos?
Equipo de trabajo Para lograr un resultado óptimo en un proyecto de minería de datos, el equipo de trabajo debe incluir: expertos en manipulación de datos expertos en inteligencia artificial y en algoritmos de extracción de conocimiento conocedores del dominio de aplicación o con habilidades para comunicarse con