| dc.creator | Klenzi, Raúl Oscar | |
| dc.creator | Masanet, María Isabel | |
| dc.creator | Muñoz, Martín | |
| dc.date | 2022-04 | |
| dc.date | 2022 | |
| dc.date | 2022-10-05T16:34:58Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-15T08:22:46Z | |
| dc.date.available | 2023-07-15T08:22:46Z | |
| dc.identifier | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/143364 | |
| dc.identifier | isbn:978-987-48222-3-9 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7484080 | |
| dc.description | La propuesta presenta el estado de avance y logros del proyecto “Evaluación de visualizaciones eficientes en Ciencia de Datos” durante el año 2021 y que como objetivo central pretende analizar y evaluar diferentes alternativas de visualización en lo concerniente al conocimiento extraído desde datos en el marco de la Ciencia de Datos (-Data Science- DS). Se presentan alternativas de visualización interactivas de información y conocimiento extraído de datos provistos por dos estaciones meteorológicas, inherentes a eventos climáticos como detección de heladas y particularmente viento zonda, utilizando para ello el entorno de software licencia GNU, KNIME ANALYTICS (KA). La utilización de gráficos interactivos conforme a la información presentada, facilitan la comprensión e interrelación entre diferentes métricas de valoración de modelos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning – ML-) utilizados en la predicción de los fenómenos. | |
| dc.description | Red de Universidades con Carreras en Informática | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | 138-142 | |
| dc.language | es | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.rights | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | |
| dc.subject | Ciencias Informáticas | |
| dc.subject | Visualización | |
| dc.subject | Ciencia de datos | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Knime analytics | |
| dc.subject | Gráficos interactivos | |
| dc.title | Visualizando información de eventos climáticos mediante presentaciones interactivas utilizando knime analytics | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
| dc.type | Objeto de conferencia | |
