| Autor: |
Wilber Ortiz Aguilar, William Andrés Rodríguez López, Daniel Douglas Iturburu Salvador, Elsy Rodríguez Revelo, Yudenalbis La O Mendoza |
| Jazyk: |
Spanish; Castilian |
| Rok vydání: |
2021 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, Vol 14, Iss 7, Pp 38-53 (2021) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2306-2495 |
| Popis: |
Softcomputing utiliza la mente humana como modelo a seguir y al mismo tiempo tiene como objetivo formalizar los procesos cognitivos humanos que se utilizan para llevar a cabo diferentes tareas diarias. Para comprender la imperfección de los datos y describir el uso simbiótico de las disciplinas computacionales emergentes, se acuñó el término Softcomputing en los años 90. Las tecnologías bajo este término son tolerantes con la imprecisión, la incertidumbre y la verdad parcial. Bajo la explotación de esta tolerancia subyace la notable capacidad del ser humano para descifrar la letra olvidada, para comprender los matices del lenguaje natural, razón por la cual esta tecnología se utiliza a menudo en el análisis inteligente de datos. El análisis inteligente de datos se define como un proceso complejo de descubrimiento de información o conocimiento útil de los datos. En otras palabras, el análisis inteligente de datos es un proceso no trivial de identificación válida, novedosa y potencialmente útil de los patrones comprensibles en los datos. Este complejo proceso está compuesto por una serie de fases interactivas e iterativas donde el usuario debe tomar decisiones adecuadas a lo largo del proceso. Por ello, en este artículo el objetivo es proponer un conjunto de técnicas enmarcadas dentro del Análisis Inteligente de Datos, con capacidad para tratar datos imperfectos y datos de baja calidad. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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