Seminarios / Inicio

 

 




Resumen: El extenso surgimiento de sistemas y tecnologías de información le ha permitido a empresas de todo tipo detectar cualquier fenómeno en nuestro mundo y acumular grandes cantidades de datos en distintos niveles.  Esto ha dado como resultado la creación de complejas bases y bodegas de datos, para las cuales el entendimiento de la información y la identificación de patrones de interés representa un gran reto.

Motivados por los receptores sensoriales, que son órganos que reciben información del mundo exterior, podemos percibir nuestro entorno de la forma en que nos plazca.  En muchos casos, la información útil de estos datos está oculta o sin aprovechar.  En los últimos 10 o 20 años, se han desarrollado y reportado una gran cantidad de paradigmas, los que emplean diversas metodologías como son el aprendizaje por computadora y el reconocimiento de patrones, para desarrollar aplicaciones exitosas que permitan encontrar patrones en los datos percibidos.

Este enfoque se ha usado en las ciencias naturales, sistemas físicos y redes sociales, todas basadas en paradigmas de rápida evolución.

Esta plática proporciona una sobrevista de los datos disponibles en el mundo real, así como una descripción de alto nivel de los métodos seleccionados. Se presentan algunos casos de estudio, todos relacionados a varios aspectos del reconocimiento de patrones de los datos percibidos.

Se usan ejemplos científicos reales para ilustrar las aplicaciones probadas, implementadas y evaluadas extensivamente. Finalmente, se mencionan algunas de las direcciones emergentes que pueden llevar a aplicaciones del mundo real, así como herramientas que se pueden emplear para un mejor manejo de los ambientes ricos en datos de la actualidad.

Semblanza: El Dr. Famili perteneció al Consejo Superior de Investigaciones Científicas de Canadá (NRC) por 30 años (octubre 1 de 1984 a enero 16 de 2015). Antes de pertenecer a la NRC, trabajó en la industria por 3 años.

Tiene una amplia experiencia en minería de datos y Bio-informática, y también ha realizado desarrollos tecnológicos que involucran equipos móviles complejos y fijos aeroespaciales así como en diferentes problemas en medicina. El Dr. Fazel Famili ha editado dos libros, publicado más de 50 artículos sobre minería de datos e Inteligencia Artificial. Además, tiene una patente americana en minería de datos. Ha impartido cursos sobre minería de datos en diferentes instituciones en Canadá, Europa, en el sur de África y el sur de América.

Actualmente es profesor titular en la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Ottawa; es editor en jefe y fundador la revista Intelligent Data Analysis (fundada en 1996, y publicada bimestralmente). Y también funge como consultor en análisis de datos.