Presentación del grupo 7040 - 2010-1.

Objetivos

1. Dar a conocer los problemas fundamentales de la minería y el descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos digitales

2. Estudiar algunas técnicas de análisis exploratorio de grandes volúmenes de datos, basadas en aprendizaje de máquina.

3. Aplicar las técnicas estudiadas a la solución de problemas de minería de datos que son de interés práctico o tienen utilidad o potencial impacto local.

4. Familiarizar al estudiante algunos paquetes de software que son útiles para la investigación y/o las aplicaciones prácticas.

5. Introducción al los alumnos a la problemática implicada en el diseño de sistemas de software basado en algoritmos y métodos de la inteligencia computacional.

1. Se analizarán los aspectos matemáticos necesarios para entender las técnicas y los algoritmos de interés.

2. Para afirmar los conocimientos adquiridos se propondrá la realización de dos tipos de proyectos:

a. Implementación de los algoritmos en componentes de software;

b. Minar bases de datos mediante una implementación propia o bien usando paquetes de cómputo disponibles.

1. Introducción a la Minería de Datos y al Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos.

a. Base de datos: La materia prima.

b. Revisión del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos

c. Minería y análisis exploratorio de datos : revisión de algunas técnicas y metodologías.

2. Introducción a los métodos de la inteligencia computacional (algunos) útiles para la minería de datos.

a. Árboles de decisión y redes Bayesianas

b. Modelos de redes neuronales artificiales supervisadas

c. Modelos de redes neuronales artificiales no-supervisadas. Análisis de la familia de algoritmos de Kohonen.

d. Aplicaciones de redes neuronales al análisis de conglomerados de datos (Cluster analysis).

3. Introducción a la visualización de información mediante Mapas Auto-organizantes (Self-Organizing Maps).

a. Vectores de cuantización y métricas de similaridad.

b. Método K-medias

c. Método Ward

d. Generación e interpretación de mapas de conglomerados (clusters).

e. Normalización y análisis visual de series de tiempo mediante mapas de componentes.

4. Ejemplos de aplicaciones científicas, demográficas y cienciométricas.

a. Análisis de trayectorias escolares

b. Minería de las bases de artículos de investigación científica.

c. Análisis de experimentos de Física de altas energías.

5. Paquetes software para la visualización de mapas auto-organizados

a. Viscovery SOMine

b. ViBlioSOM

Libros :

Eudaptics, "Viscovery SOMine: User Manual, ver. 4.0", 2001.

ViBlioSOM. Mapas de conocimiento generados por redes neuronales. Finlay Ediciones. ISBN 959-7076-14-4

Sotolongo G., Guzmán M. V., Saavedra O., Carrillo H., "Mining Informetrics Data with Self-organizing Maps", in: M. Davis, C.S. Wilson, (Eds.), "Proceedings of the 8 th International Society for for Scientiometrics and Informetrics", ISBN:0-7334-18201. Sydney, Australia July 16-20. Sydney: BIRG; 2001: 665-673.

Sotolongo G., Guzmán M. V., Carrillo H., "ViBlioSOM: Visualización de información bibliométrica mediante el mapeo auto-organizado", Revista Española de Documentación Científica, 2002, 25(4):477-484

J. J. Vega, R. Reynoso, H. Carrillo Calvet, Learning limits of an artificial neural network. REVISTA MEXICANA DE FISICA S 54 (1) 22–29. Febrero 2008.

Millan V., Atenógenes E., Martínez de la Escalera N., Carrillo H., Informetrical Visualization of Gender Differences in College Performance: an application of ViBlioSOM. Seleccionado para ser incluído en un número especial de la a la revista canadiense, Resources in Feminist Research, dedicado a la educación en México. 2008.

Nicandro Cruz-Ramírez, Héctor Gabriel Acosta-Mesa, Humberto Carrillo-Calvet, Luis Alonso Nava-Fernández, Rocío Erandi Barrientos-Martínez. Diagnosis of breast cancer using Bayesian networks: a case study Computers in Biology and Medicine . Computers in Biology and Medicine, Vol. 37, pp. 1553-1564, 2007.

Nicandro Cruz-Ramírez, Hector-Gabriel Acosta-Mesa, Humberto Carrillo-Calvet, Rocio-Erandi Barrientos-Martínez. Comparison of the Performance of Seven Classifiers as Effective Decision Support Tools for the Cytodiagnosis of Breast Cancer: a Case Study . P. Merlin et. al. (Edts) Anal. and Des. of Intel. Sys. usinf SC Tech. ASC 41 pp. 79-87 2007.

Nicandro Cruz-Ramírez, Hector-Gabriel Acosta-Mesa, Carrillo-Calvet Humberto, Rocio-Erandi Barrientos-Martínez. On the Possibility of Reliably Constructing a Decision Support System for the Cytodiagnosis of Breast Cancer . IFSA2007 WORLD CONGRESS. P. Merlin et. al. (Edts) Anal. and Des. of Intel. Sys. usinf SC Tech. ASC 41 pp. 337-345 2007.