Data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Su objetivo principal es extraer información de los datos y transformarla en una estructura comprensible. Algunas de las técnicas más importantes de data mining incluyen redes neuronales, árboles de decisión, agrupamiento y reglas de asociación.
Conceptos básicos de lo que se conoce popularmente como Datamining y Machine Learning como introducción a un taller practico en análisis de genómica funcional.
Conceptos básicos de lo que se conoce popularmente como Datamining y Machine Learning como introducción a un taller practico en análisis de genómica funcional.
MACHINE LEARNING (Aprendizaje Automático) es la ciencia que permite que las computadoras aprendan y actúen como lo hacen los humanos, mejorando su aprendizaje a lo largo del tiempo de una forma autónoma, alimentándolas con datos e información en forma de observaciones e interacciones con el mundo real.
El fácil almacenamiento de la información en sistemas de cómputo, conocido como generación masiva de datos, a través de la automatización de aplicaciones, el uso de lectores de código de barras y otros métodos de captura, han permitido la creación de almacenes masivos de información, hasta el punto en el que consultas enunciadas con hipótesis concretas en lenguajes de consulta estructurados (SQL) han sido insuficientes para explotar estos almacenes.
EL MERCADO LABORAL EN EL SEMESTRE EUROPEO. COMPARATIVA.ManfredNolte
Hoy repasaremos a uña de caballo otro reciente documento de la Comisión (SWD-2024) que lleva por título ‘Análisis de países sobre la convergencia social en línea con las características del Marco de Convergencia Social (SCF)’.
Antes de iniciar el contenido técnico de lo acontecido en materia tributaria estos últimos días de mayo; quisiera referirme a la importancia de una expresión tan sabia aplicable a tantas situaciones de la vida, y hoy, meritoria de considerar en el prefacio del presente análisis -
"no se extraña lo que nunca se ha tenido".
Con esta frase me quiero referir a las empresas que funcionan en las zonas de Iquique y Punta Arenas, acogidas a los beneficios de las zonas francas, y que, por ende, no pagan impuesto de primera categoría. En palabras técnicas estas empresas no mantienen saldos en sus registros SAC, y por ello, este nuevo Impuesto Sustitutivo, sin duda, es una tremenda y gran noticia.
Lo mismo se puede extender a las empresas que por haber aplicado beneficios de reinversión sumado a las ventajas transitorias de la menor tasa de primera categoría pagada; me refiero a las pymes en su mayoría. Han acumulado un monto de créditos menor en su registro SAC.
En estos casos, no es mucho lo que se tiene que perder.
Lo interesante, es que este ISRAI nace desde un pago efectivo de recursos, lo que exigirá a las empresas evaluar muy bien desde su posición financiera actual, y la planificación de esta, en un horizonte de corto plazo, considerar las alternativas que se disponen.
El 15 de mayo de 2024, el Congreso aprobó el proyecto de ley que “crea un Fondo de Emergencia Transitorio por incendios y establece otras medidas para la reconstrucción”, el cual se encuentra en las últimas etapas previo a su publicación y posterior entrada en vigencia.
Este proyecto tiene por objetivo establecer un marco institucional para organizar los esfuerzos públicos, con miras a solventar los gastos de reconstrucción y otras medidas de recuperación que se implementarán en la Región de Valparaíso a raíz de los incendios ocurridos en febrero de 2024.
Dentro del marco de “otras medidas de reconstrucción”, el proyecto crea un régimen opcional de impuesto sustitutivo de los impuestos finales (denominado también ISRAI), con distintas modalidades para sociedades bajo el régimen general de tributación (artículo 14 A de la ley sobre Impuesto a la Renta) y bajo el Régimen Pyme (artículo 14 D N° 3 de la ley sobre Impuesto a la Renta).
Para conocer detalles revisa nuestro artículo completo aquí BBSC® Impuesto Sustitutivo 2024.
Por Claudia Valdés Muñoz cvaldes@bbsc.cl +56981393599
“La teoría de la producción sostiene que en un proceso productivo que se caracteriza por tener factores fijos (corto plazo), al aumentar el uso del factor variable, a partir de cierta tasa de producción
2. DATA MINING (MINERIA DE DATOS)
Es un campo de las ciencias de la
computación referido al proceso que
intenta descubrir patrones en grandes
volúmenes de conjuntos de datos.1 Utiliza
los métodos de la inteligencia artificial,
aprendizaje automático, estadística y
sistemas de bases de datos.
3. OBJETIVO DEL DATA MINING
El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en
extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una
estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de
análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y de
gestión de datos, de procesamiento de datos, del modelo y de las
consideraciones de inferencia, de métricas de Intereses, de
consideraciones de la Teoría de la complejidad computacional, de
post-procesamiento de las estructuras descubiertas, de la
visualización y de la actualización en línea
4. FUNCIÓN
La tarea de minería de datos real es el análisis automático
o semi-automático de grandes cantidades de datos para
extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos,
como los grupos de registros de datos (análisis clúster),
registros poco usuales (la detección de anomalías) y
dependencias (minería por reglas de asociación). Esto
generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos
como los índices espaciales. Estos patrones pueden
entonces ser vistos como una especie de resumen de los
datos de entrada, y pueden ser utilizados en el análisis
adicional o, por ejemplo, en la máquina de aprendizaje y
análisis predictivo.
5. PROCESO
Selección del conjunto de datos
Análisis de las propiedades de los datos
Transformación del conjunto de datos de entrada
Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos
Extracción de conocimiento
Interpretación y evaluación de datos
6. Protocolo de un proyecto de minería de
datos
Un proyecto de minería de datos tiene varias fases necesarias que son,
esencialmente:
Comprensión: del negocio y del problema que se quiere resolver.
Determinación, obtención y limpieza: de los datos necesarios.
Creación de modelos matemáticos.
Validación, comunicación: de los resultados obtenidos.
Integración: si procede, de los resultados en un sistema transaccional o
similar
7. Técnicas de minería de datos
Las técnicas más representativas son:
Redes neuronales.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los
animales.
Regresión lineal.- Es la más utilizada para formar relaciones entre datos.
Rápida y eficaz pero insuficiente en espacios multidimensionales donde
puedan relacionarse más de 2 variables.
Árboles de decisión.- Un árbol de decisión es un modelo de predicción
utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial, sirven para representar y
categorizar una serie de condiciones que suceden de forma sucesiva, para la
resolución de un problema.
Modelos estadísticos.- Es una expresión simbólica en forma de igualdad o
ecuación que se emplea en todos los diseños experimentales y en la regresión
para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.
8. Agrupamiento o Clustering.- Es un procedimiento de agrupación de una serie
de vectores según criterios habitualmente de distancia; se tratará de disponer
los vectores de entrada de forma que estén más cercanos aquellos que tengan
características comunes.
Reglas de asociación.- Se utilizan para descubrir hechos que ocurren en
común dentro de un determinado conjunto de datos.
Según el objetivo del análisis de los datos, los algoritmos utilizados se clasifican
en supervisados y no supervisados (Weiss y Indurkhya, 1998):
Algoritmos supervisados (o predictivos): predicen un dato (o un conjunto de
ellos) desconocido a priori, a partir de otros conocidos.
Algoritmos no supervisados (o del descubrimiento del conocimiento): se
descubren patrones y tendencias en los datos.
9. ¿PREGUNTAS?
¿Qué es Data mining?
¿Cuál es su función importante?
¿Cuales son los tipos de técnica del Data mining
que hay?