Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas

• Sonia I. Mariño ^[1] ; Carlos R. Primorac
  1. [1] Universidad Nacional del Nordeste

     Universidad Nacional del Nordeste

     Argentina

     
• Localización: IJERI: International journal of Educational Research and Innovation, ISSN-e 2386-4303, n. 6, 2016, págs. 231-245
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Proposed methodology for developing supervised artificial neural networks models
• Enlaces
  • Texto completo
• Dialnet Métricas: 3 Citas
• Resumen
  • español

    En Ciencias de la Computación, la adopción disciplinada de métodos y técnicas permite la resolución de problemas. Se presenta una propuesta metodológica para la construcción de Redes Neuronales Artificiales supervisadas integrando a un ciclo de vida de la Ingeniería del Software las fases contempladas en el desarrollo de los mencionados modelos. Se validó en un dominio de la botánica a fin de ilustrar la resolución de problemas del mundo real. Particularmente, se trata desde una perspectiva de innovación educativa para estudiantes de Sistemas de Información, carrera con una fuerte orientación en temas de Ingeniería del Software, quienes como futuros profesionales se insertan en la academia y en las empresas.

  • English

    In Computer Science, disciplined adoption of methods and techniques allows troubleshooting The aim of this paper is present a methodology for modeling supervised Artificial Neural Networks. It is based on the integration of the development phases covered by mentioned models in a life cycle of software engineering. It was validated in a domain of botany in order to illustrate solving real-world problems. Specially, it is treated from the perspective of educational innovation oriented to Information Systems students, future professionals will be inserted in academia and businesses.

• Referencias bibliográficas
  • ACM (2006). Computing Degrees & Careers. ACM.
  • Bourque P. & Dupuis, R, (ed.) (2004), SWEBOK. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge - 2004 Version. IEEE Computer Society....
  • Castillo, E., Cobo, A., Gutiérrez, J. M. & Pruneda, R. E. (1999). Introducción a las redes funcionales con aplicaciones: Un nuevo paradigma...
  • Dorfman, M. & Thayer, R. H. (1997). Software Engineering, IEEE Computer Society Press.
  • Fernández, F. H. & Duarte, J. E. (2013). El aprendizaje basado en problemas como estrategia para el desarrollo de competencias específicas...
  • Freeman, J. A. & Skapura, D. M. (1991). Redes Neuronales: Algoritmos, aplicaciones y técnicas de programación. Addison-Wesley Iberoamericana...
  • Gutiérrez Vargas, M. E. (2002). El aprendizaje de la ciencia y de la información científica en la educación superior. Anales de Documentación,...
  • Klerfors, D. & Huston, T. L. (1998). Artificial Neural Networks: An individual project, within MISB-420-0. St. Louis. Saint Louis University....
  • Mariño, S. I. & Vanderland, M. A. (2013), Estrategias de enseñanza– aprendizaje en la asignatura Inteligencia Artificial. Los trabajos...
  • Mariño, S. I.; Alfonzo, P. L., Alderete, R. & Godoy, M. V. (2015), El proceso del diseño de proyectos de fin de carrera en la disciplina...
  • Martí, E., Poveda, F., Gurguí, T., Rocarías, J., Gil, D. & Hernández, A. (2013). Una propuesta de seguimiento, tutorías on line y evaluación...
  • Martin Del Brio, B. & Sanz Molina, A. (2007). Redes neuronales y sistemas borrosos. Ed. Alfaomega Grupo Editor.
  • Minnaard, C. & Minnaard, V. (2013), Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) en los alumnos de carreras técnicas, XV Workshop de Investigadores...
  • Miser H. J. (1993) A foundational concept of science appropiate for validation in operational research. European Journal of Operational Research...
  • Payam R., Lei T. & Huan L. Cross Validation [en línea]. Encyclopedia of Database Systems, Editors: M. Tamer Özsu and Ling Liu. Springer,...
  • Macchiarola, V. Martini, C., Montebelli. E. & Pizzolitto, A. L. (2012), El aprendizaje institucional en una universidad que innova. Revista...
  • Pérez Lindo A., Ruiz Moreno, L., Varela, C., Grosso, F., Camós, C., Trottini, A. M., Burke, M. De L. & Darin, S. (2005). Gestión del conocimiento....
  • Pressman, R. S. (2010), Ingeniería del Software: Un Enfoque Práctico. Mc Graw Hill Interamericana.
  • RED UNCI (2006), Red de Universidades con Carreras en Informática Lineamientos curriculares. Recuperado de redunci.info.unlp.edu.ar/
  • Russell, S. J. & Norving, P. (2004), Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. Ed. Pearson Alambra,
  • Rzempoluck, E. J. (1997) Neural Networks Data Analysis Using Simulnet. Ed. Springer.
  • Solaz-Portolés, J. J. López, V. S. & Gómez López, A. (2011) Aprendizaje basado en problemas en la Educación Superior: una metodología...
  • Sommerville, I. & Sawyer, P. (2005) Requeriments Engineering: A good practice guide. Ed. John Wiley.
  • UCI. Machine Learning Repository. Recuperado de http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris,
  • Vazquez, J. C., Castillo, J. J., Rojas, M. Del C. & Marciszack, M. (2008), Redes Neuronales Artificiales aplicadas a Ciencias Sociales....
  • Villarreal, M. & Esteley, C. (2010), Modelización en la educación matemática: perspectivas, experiencias y desafíos, III REPEM – Memorias...
  • Wintermute. (2002). Redes de neuronas artificiales y pensamiento. Recuperado de http://www.genaltruista.com