Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Zenodo
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.5281/zenodo.18866162 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Table of Contents:
- <p>La inteligencia artificial, es un área que ha tenido increíbles avances desde sus inicios, a mediados del siglo pasado. Ha sido utilizada en diversos y prominentes ámbitos de investigación, desde la creación de aparatos y dispositivos “inteligentes” hasta el desarrollo de diversas aplicaciones biomédicas o en las ciencias de la salud. Sin embargo, históricamente, los investigadores de otras áreas han tenido que acercarse a los expertos en ciencias de la computación para poder utilizar y aprovechar los algoritmos para el aprendizaje de máquina, o como se denomina en inglés: machine learning. Situación que motivó la creación de herramientas que permitan que aquellas personas con poco, y en ocasiones nulo, conocimiento sobre programación puedan utilizar modelos y algoritmos para ser utilizados en su investigación. En este trabajo, se toman como base los artículos científicos publicados que pueden encontrarse en Scopus, para indagar sobre las tendencias y perspectivas de algunas herramientas de machine learning: WEKA, scikit-learn y Rapidminer, mediante estadísticas de uso, preferencia y utilización. Se presenta también un análisis de las principales características, ventajas y desventajas de las mismas, con la finalidad de acercar y promover el uso de estas herramientas a los investigadores en otras áreas científicas alrededor del mundo. </p>