La gran cantidad de datos disponibles hoy en día requiere elaborar distintas estrategias para su clasificación, predicción de eventos futuros o detección de patrones. Entre las alternativas para afrontar esta abundancia de datos se encuentran diversos métodos de aprendizaje automático. Así, el aprendizaje automático consiste en la detección automática de patrones en cúmulos de datos y el uso de los patrones descubiertos para la predicción o detección de eventos. Se hace necesario comprender algunos de estos mecanismos utilizados ampliamente en el desarrollo de nuevos sistemas, que mantienen una alta interacción con los usuarios, brindando la posibilidad de personalizar la presentación de un sistema. Existen muchos campos en los que este tipo de estrategias está siendo utilizado, entre ellos: procesamiento de texto, biología, visión por computadora, reconocimiento de rostros, robótica, etc. Algunos sitios, con grandes cantidades de usuarios suscritos, utilizan estos métodos para la construcción de perfiles que pueden ser utilizados en la venta de productos mediante la publicidad personalizada. Estos métodos se apoyan principalmente en herramientas estadísticas que permiten el desarrollo de distintos tipos de proyecciones, agrupamientos y reducciones dimensionales.
- Profesor: Gustavo Rivadera
- Profesor: Javier Trenti