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Tipos de Sistemas:
•Standalone: Los datos se deben exportar/convertir al formato interno del sistema de data mining: Knowledge Seeker IV (Angoss International Limited, Groupe Bull).
•On-top: pueden funcionar sobre un sistema propietario (Clementine sobre ODBC, microstrategy sobre Oracle).
•Embedded (propietarios): Oracle Discoverer, Oracle Darwin, IBM...
•Extensible (Tecnología Plug-ins): proporcionan unas herramientas mínimas de interfaz con los datos, estadísticas y visualización, y los algoritmos de aprendizaje se pueden ir añadiendo con plug-ins. (ej. KEPLER).
Tendencias
80s y principios 90s:
• OLAP: consultas predefinidas. El sistema OLAP como sistema para extraer gráficas y confirmar hipótesis. Técnicas fundamentalmente
estadísticas.
• Se usa exclusivamente información interna a la organización.
Finales de los 90
• Data-Mining: descubrimiento de patrones. Técnicas de aprendizaje
automático para generar patrones novedosos.
• El Data-Warehouse incluye Información Interna fundamentalmente.
Principios de los 00
• Técnicas de “scoring” y simulación: descubrimiento y uso de modelos
globales. Estimación a partir de variables de entrada de variables de
salida (causa-efecto) utilizando simulación sobre el modelo aprendido.
• El Data-Warehouse incluye Información Interna y Externa
(parámetros de la economía, poblacionales, geográficos, etc.).
•Standalone: Los datos se deben exportar/convertir al formato interno del sistema de data mining: Knowledge Seeker IV (Angoss International Limited, Groupe Bull).
•On-top: pueden funcionar sobre un sistema propietario (Clementine sobre ODBC, microstrategy sobre Oracle).
•Embedded (propietarios): Oracle Discoverer, Oracle Darwin, IBM...
•Extensible (Tecnología Plug-ins): proporcionan unas herramientas mínimas de interfaz con los datos, estadísticas y visualización, y los algoritmos de aprendizaje se pueden ir añadiendo con plug-ins. (ej. KEPLER).
Tendencias
80s y principios 90s:
• OLAP: consultas predefinidas. El sistema OLAP como sistema para extraer gráficas y confirmar hipótesis. Técnicas fundamentalmente
estadísticas.
• Se usa exclusivamente información interna a la organización.
Finales de los 90
• Data-Mining: descubrimiento de patrones. Técnicas de aprendizaje
automático para generar patrones novedosos.
• El Data-Warehouse incluye Información Interna fundamentalmente.
Principios de los 00
• Técnicas de “scoring” y simulación: descubrimiento y uso de modelos
globales. Estimación a partir de variables de entrada de variables de
salida (causa-efecto) utilizando simulación sobre el modelo aprendido.
• El Data-Warehouse incluye Información Interna y Externa
(parámetros de la economía, poblacionales, geográficos, etc.).