Investigación y desarrollo de software para la validación de la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones

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Browsing Investigación y desarrollo de software para la validación de la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones by Subject "datos abiertos"
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    Análisis del contexto de Machine Learning en el enfoque de aplicaciones multimedia
    (AJEA : Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2022-12-23) Martínez, María Roxana ; Vargas Navarro, Rocío Del Carmen
    El enfoque de Machine learning permite crear un valor agregado y ayuda a entender mejor los cambios en el comportamiento, las preferencias o bien las necesidades de una persona. A través de la utilización de los datos abiertos que son facilitados en distintos portales web, éstos pueden ser de gran utilidad para el proceso de análisis. Este trabajo se enfoca en un relevamiento del contexto de machine learning en aplicaciones multimedia identificando sus distintos tipos como así también trabajos relacionados para este contexto que, posteriormente, se estudian algunas de las falencias encontradas en los algoritmos utilizados en multimedia. Este trabajo, además, aporta un análisis de éstos a través de la utilización de un software en el que se realiza la comparativa de distintos algoritmos de machine learning en el contexto de aplicaciones multimedia detectando así, cuáles de estos podrían ser los más adecuados para este entorno. Para esto se presenta una comparativa en las que se cotejan los distintos valores arrojados y se enfoca en los resultados para la curva de rendimiento AUC-ROC, y el detalle de la matriz de confusión que validará los resultados demostrados en la comparación y la clasificación de precisión dentro de los valores: Accurancy, Precision, Recall y Area Under de ROC Curve (AUC).
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    Propuesta de técnicas de validación para la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones con Machine Learning
    (FUSMA Ediciones, 2022) Martínez, María Roxana ; Parkinson, Christian Aníbal ; Caruso, Martín ; López, Diego Joaquín ; Vargas Navarro, Rocio Del Carmen ; Rojas Meléndez, Nayiby Alessandra
    La política de los datos abiertos busca promover la innovación y transformar la actividad gubernamental para brindar mejores servicios y generar mayores niveles de transparencia en la sociedad. Por lo que, mantener la calidad en las fuentes de datos disponibilizadas es fundamental para su tratamiento y obtener así, un conocimiento de éstas. Actualmente, son pocos los trabajos realizados en aspectos de validaciones, análisis de contenidos internos de estos datasets, herramientas de datos, identificación de patrones en su estructura y demás. En base a esto, esta línea de investigación se enfoca en el análisis, diseño y desarrollo de herramientas de software que utilicen técnicas y propuestas para la validación de la calidad de los datos públicos abiertos en el contexto de Gobierno Abierto. Además de detectar el “estado de salud” de estos datos (grado de integridad, redundancia y otros), se trabaja en el estudio de patrones con el fin de incorporar modelos de predicción para aportar un valor agregado a la información otorgada por los gobiernos desde aspectos de Machine Learning, lo que ofrecerá un mejor análisis para la toma de decisiones gubernamentales.
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    Propuesta de técnicas de validación para la calidad de datos abiertos e identificación de patrones para predicciones con Machine Learning: Segunda Parte
    (UNNOBA, 2023-4) Martínez, María Roxana ; Vilaboa, Pablo Alfredo ; Simon, Miguel Agustín ; Garcia Iannini, Juan Manuel ; Clavijo, Eugenio ; Colato, German Dario ; Catala, Nelson ; Bateca Caicedo, Carlos Alberto ; Lopumo, Serenela ; Zabala, Hernán Guillermo ; Parada, Gonzalo ; Chaglasian Sganga, Ayelén Malena ; Vargas Navarro, Rocio Del Carmen ; Tsiros, Sebastian Martin Demetrio
    Dentro de los varios focos del paradigma de Gobierno Abierto, existen los conjuntos de datos abiertos públicos disponibilizados en los sitios web gubernamentales, éstos permiten no sólo una mejor transparencia en las actividades públicas que se realizan, sino que, además, pueden ser reutilizados a través de estudios para brindar mejores servicios y obtener beneficios para la sociedad. Mantener estos datos con calidad, permite que se lleven a cabo, análisis de escenarios para predecir y evitar posibles falencias o errores en la toma de decisiones políticas que tenga un alto impacto en los ciudadanos. Actualmente, no existen demasiados trabajos de investigación que se centren en el contenido de los datasets, en aspectos de: análisis de contenido interno, validación, herramientas de verificación, cotejo en las estructuras de datos, guías de buenas prácticas, o bien reconocimiento de patrones estructurales, entre otros temas. Es por esto, por lo que, este trabajo de investigación se centra en dichos puntos mencionados para validar la calidad de los datos públicos abiertos y que éstos puedan ser utilizados con un fin positivo en la comunidad. Este trabajo, no solo trabaja en prototipos de software en validaciones de datos específicos, sino que, además, permite estudiar modelos predictivos, que a través del aprendizaje automático pueden brindar un mejor análisis para la toma de decisiones.
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    Tesis Doctoral: Métricas de calidad para validar los conjuntos de datos abiertos públicos gubernamentales
    (UNNOBA, 2023-4) Martínez, María Roxana
    En estos tiempos, los datos son un recurso indispensable para cualquier actividad de gestión pública, por lo que es necesario mantenerlos actualizados, claros y completos. Este trabajo se enfoca en el contexto de Gobierno Abierto en aspectos del tratamiento del dato público abierto que disponibilizan las entidades estatales. Con el fin de identificar mejoras en los aspectos de calidad de los datasets abiertos, esta tesis plantea métricas críticas y no críticas para su análisis y validación de contenido, por lo que, como parte de la propuesta, se presenta un prototipo de desarrollo propio, llamado HEVDA (HErramienta de Validación de Datos Abiertos). A modo de caso de estudio, se extrae una muestra de datasets públicos estatales que son validados con HEVDA, para obtener un análisis sobre las mediciones utilizadas y realizar así, un estudio cuantitativo sobre los resultados arrojados. Esta herramienta de validación permite detectar en forma sencilla, las falencias y errores en las fuentes de datos abiertas que podrían complicar la interoperabilidad para su utilización en diversos orígenes de bases de datos y softwares externos de otros organismos. Para evaluar la calidad de datos es necesario tener en cuenta determinadas características en el conjunto de datos analizados, por lo que se realiza un relevamiento detallado de los aspectos más notables en cuestiones de calidad de datos sobre criterios estándares de norma ISO/IEC 25012 [1], estándares universales de calidad de datos [2], dimensiones de la calidad de los datos [3], trabajos relevados y estudios realizados [4] en esta temática. En el estudio desarrollado, se puede analizar sí es factible definir métricas de calidad de datos públicos gubernamentales en un formato abierto para efectuar un análisis cuantitativo a través de una herramienta amigable y sencilla.
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    Tipos de métricas de calidad para validar datasets gubernamentales argentinos
    (Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2022-12) Martínez, María Roxana
    Hoy en día, los datos son un recurso esencial para toda actividad de la administración pública, y es necesario que estén actualizados, claros y completos. Si bien varios trabajos relacionados con este tema se centran en la apertura de los datos públicos en losportales de las instituciones gubernamentales,existen pocas investigaciones centradas en el contenido de los conjuntos de datos disponibilizados. El énfasis en el estudio dela calidad de los datospermite que lastecnologías mejorensuuso, manipulación y distribución a los ciudadanos. Lo que a su vez permite,una mayor participación ciudadana y transparencia de los entes estatales. Este trabajo se centra en la implementaciónde varias métricas estándares, que sostienen principios de criterios de calidad para ayudar en el correctoprocesamiento e interoperabilidad de los datos.La utilización de métricas de calidad favorece al encuadre de indicadores que permitan obtener un dato más limpio para ayudar enel análisis finala travésde análisis cuantitativo.