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dc.contributor.authorRamirez, Aurora
dc.contributor.authorMoreno, Nathalie
dc.contributor.authorFernández-Bertoa, Manuel 
dc.contributor.authorVallecillo-Moreno, Antonio Jesús 
dc.date.accessioned2019-09-20T11:02:03Z
dc.date.available2019-09-20T11:02:03Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019-09-20
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/18419
dc.description.abstractEl procesamiento de flujos de información constituye un área de gran relevancia dentro de la gestión de datos, pues sus métodos deben ser ágiles y eficientes para soportar el volumen y la velocidad con la que los datos se generan actualmente. Las técnicas de minería de datos han necesitado adaptarse a estas circunstancias, que no solo afectan al modo en el que se aprende de los datos, sino también a la preparación de los mismos. En este contexto, los sistemas de procesamiento de eventos complejos (CEP) pueden facilitar el tratamiento de los datos en tiempo real. Este trabajo propone abordar el preprocesamiento de flujos de datos mediante CEP. El estudio experimental revela que los datos, convenientemente transformados y enriquecidos con información temporal, mejoran la predicción de los algoritmos de aprendizaje automático.en_US
dc.description.sponsorshipUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Proyecto Plan Nacional TIN2014-52034-Ren_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectProceso electrónico de datosen_US
dc.subject.otherFlujos de datosen_US
dc.subject.otherProcesamiento de eventos complejosen_US
dc.subject.otherAprendizaje automático.en_US
dc.titlePreprocesado de flujos de datos para aprendizaje automático mediante reglas CEPen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten_US
dc.centroE.T.S.I. Informáticaen_US
dc.relation.eventtitleSISTEDES 2019en_US
dc.relation.eventplaceCaceresen_US
dc.relation.eventdateSeptiembre 2019en_US


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