Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/7468
Título : Opciones de visualización de los algoritmos de análisis de datos estudiados en Inteligencia Artificial 2 en el software de Minería de datos WEKA
Autor : Pérez Gómez, Hayron Yudiel
Pereira Arencibia, Handy
Tutor: Parra Nápoles, Yoan
Enríquez Guisado, Elizabeth
García Arozarena, José Ricardo
Palabras clave : VISUALIZACION;WEKA;ARBOLES DE DECISION;REDES NEURONALES
Fecha de publicación : jun-2015
Editorial : Universidad de las Ciencias Informáticas. Facultad 5
Resumen : WEKA (del inglés Waikato Environment for Knowledge Analysis) es un software que consiste en un conjunto de algoritmos de aprendizaje para tareas de minería de datos (MD). Se trata de una herramienta totalmente desarrollada bajo la Licencia Pública General en el lenguaje de programación Java, que contiene una interfaz gráfica para la aplicación de los algoritmos directamente al conjunto de datos de origen. En la Universidad de las Ciencias Informáticas, específicamente en el Tema 2, Aprendizaje Automático de la asignatura de Inteligencia Artificial 2 (IA2) se estudian las diferentes fases del proceso de MD y se hace uso del software WEKA para impartir esta asignatura. Sin embargo esta herramienta no se encuentra orientada a la comprensión del funcionamiento interno de los algoritmos que se estudian en clases como: los Árboles de Decisión, K-Medias, K-Vecino más cercano y Redes Neuronales. En el presente trabajo se desarrollan nuevas opciones de visualización para los algoritmos antes mencionados en el software WEKA, lo cual le permitirá a los profesores y estudiantes disponer del software como apoyo para entender mediante gráficas y nuevos esquemas de visualización la MD, así como el preprocesamiento de los datos a través de los algoritmos estudiados en las clases.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/7468
Aparece en las colecciones: Trabajos de Diploma

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TD_08216_15.pdf
  Restricted Access
2.33 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir  Request a copy


Los ítems del Repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.