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dc.contributor.authorGarcía-Padrón, Marcos Antonio
dc.date2020-09
dc.date.accessioned2022-03-23T10:14:28Z
dc.date.available2022-03-23T10:14:28Z
dc.identifier.urihttps://reunir.unir.net/handle/123456789/12704
dc.descriptionDiscovering the data that an organization possesses and cataloguing it correctly in a dictionary of business terms is a current challenge for any corporation. We address the solution to this problem, using artificial intelligence techniques for the automatic discovery of business concepts and classifying them with a specific domain ontology, specifically in Financial Industry Business Ontology (FIBO) sub-domains, where we will classify the technical data persisting with the banking concept of the business. We show 3 techniques for data treatment that serve as input towards the models, obtaining successful classification results, reaching the conclusion that data management and, the necessary pieces for data governance, can be enriched with artificial intelligence techniques, thus increasing productivity within any organization and facilitating the semantic discovery of persistent technical data, towards functional concepts using standardized formal languages and ontologies.es_ES
dc.description.abstractDescubrir los datos que una organización posee y catalogarlos correctamente en un diccionario de términos de negocio, es un reto actual de cualquier corporación. Abordamos la solución a este problema, usando técnicas de inteligencia artificial para el descubrimiento automático de conceptos de negocio y clasificándolos con una ontología de un dominio concreto, específicamente en subdominios de Financial Industry Business Ontology (FIBO), donde clasificaremos el dato técnico persistido con el concepto bancario del negocio. Mostramos 3 técnicas para el tratamiento de datos que sirven como entrada hacia los modelos, obteniendo unos resultados de clasificación exitosos, llegando a la conclusión que la gestión de datos y, las piezas necesarias para el gobierno de los mismos, pueden enriquecerse con técnicas de inteligencia artificial aumentando así la productividad dentro de cualquier organización y facilitando el descubrimiento semántico de los datos técnicos persistidos, hacia los conceptos funcionales usando lenguajes y ontologías formales estandarizadas.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectontologíases_ES
dc.subjectinteligencia Artificiales_ES
dc.subjectgobierno de datoses_ES
dc.subjectlenguajes de dominioes_ES
dc.subjectgestión de datoses_ES
dc.subjectclasificaciónes_ES
dc.subjectred neuronales_ES
dc.subjectontologieses_ES
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectdata governancees_ES
dc.subjectdomain languageses_ES
dc.subjectdata managementes_ES
dc.subjectclassificationes_ES
dc.subjectneural networkes_ES
dc.subjectMáster Universitario en Inteligencia Artificiales_ES
dc.titleGobierno de datos dirigido por una Inteligencia Artificial usando ontologías de dominioes_ES
dc.typemasterThesises_ES
reunir.tag~MIAes_ES


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