Descripción
Este libro introduce el concepto de Minería de Eventos para construir modelos explicativos a partir de análisis de datos correlacionados. Dicho modelo puede utilizarse como base para predicciones y acciones correctivas. La idea es crear, mediante un proceso iterativo, un modelo que explique las relaciones causales en forma de patrones estructurales y temporales en los datos. La primera fase es el proceso impulsado por los datos de formulación de hipótesis, que requiere el análisis de grandes cantidades de datos para encontrar hipótesis candidatas sólidas. La segunda fase es la prueba de hipótesis, en la que se utiliza el conocimiento y el juicio de un experto en el dominio para probar y modificar las hipótesis candidatas.
El libro está concebido como una introducción a la Minería de Eventos para entusiastas de los datos y profesionales de la información interesados en emplear estas técnicas de análisis de datos basadas en eventos en diversas aplicaciones. El lector se introduce en los marcos para la representación y el razonamiento del conocimiento temporal, así como en la minería de datos temporales y el descubrimiento de patrones. También se discuten los principios de diseño de los sistemas de minería de eventos. El enfoque se reifica mediante la presentación de un sistema de minería de eventos llamado EventMiner, un marco computacional para construir modelos explicativos. El libro contiene estudios de casos del uso de EventMiner en la gestión del riesgo de asma y una arquitectura para el yo objetivo. El texto puede ser utilizado por investigadores interesados en aprovechar el valor de los grandes datos heterogéneos para diseñar modelos explicativos basados en eventos en diversas áreas de aplicación como la atención médica, el análisis de datos biológicos, el mantenimiento predictivo de sistemas, las redes informáticas y la inteligencia de negocios.
Autor: Laleh Jalali, Ramesh Jain
Editorial: ACM Books
Publicado: 21/05/2021
Páginas: 162
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.65lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.35d
ISBN13: 9781450384834
ISBN10: 1450384838
Categorías BISAC:
- Informática | Administración de sistemas | Almacenamiento y recuperación
- Informática | Ciencia de datos | Aprendizaje automático