Hay varias técnicas comunes para agrupar datos antes de aplicar una capa de inteligencia artificial. Algunas de las técnicas más populares incluyen:
Clustering: Este es un proceso que busca agrupar datos similares juntos en un mismo grupo, conocido como cluster. El algoritmo de clustering asigna cada punto de datos a un cluster según su similitud con otros puntos de datos dentro del cluster. Algunos ejemplos comunes de algoritmos de clustering son k-means, dbscan.
Agrupamiento jerárquico: Este proceso es similar al clustering, pero en lugar de asignar cada punto de datos a un único cluster, los datos se agrupan en una jerarquía de clusters anidados. Por ejemplo, un cluster podría contener varios subclusters, y cada uno de esos subclusters podría contener a su vez otros subclusters.
Análisis de componentes principales (PCA): Este proceso busca encontrar la dirección en el espacio de los datos que maximiza la variación de los datos. Esto permite reducir la dimensionalidad de los datos, lo que puede ser útil si los datos tienen muchas características y es difícil de visualizar o analizar.
Análisis discriminante: Este proceso busca encontrar una combinación lineal de las características de los datos que maximiza la separación entre dos o más clases. Es utilizado para clasificación y selección de características.
Estas son solo algunas de las técnicas utilizadas para agrupar datos antes de aplicar una capa de inteligencia artificial, y puede que algunas sean más adecuadas para un conjunto de datos y un problema específico que otras. La elección de una técnica dependerá del tipo de problema que se quiera resolver, el tamaño y características de los datos, entre otras cosas. El proceso de agrupamiento de los datos es muy importante para la inteligencia artificial ya que ayuda a reducir la complejidad del problema y a estructurarlo mejor, esto a su vez puede ayudar a un mejor rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático que se vaya a utilizar.
Este Grupo Operativo ha sido beneficiario de una subvención ejecución de proyectos de innovación de interés general por grupos operativos de la Asociación Europea para la Innovación en materia de productividad y sostenibilidad agrícolas (AEI-Agri), en el marco del Programa Nacional de Desarrollo Rural 2014-2022, con fondos procedentes del Instrumento de Recuperación Europeo (EU Next Generation). La autoridad de gestión encargada de la aplicación de la ayuda correspondiente se atribuye a la Dirección General de Desarrollo Rural, Innovación y Formación Agroalimentaria (DGDRIFA). Se trata de una medida subvencionada al 100 % con fondos procedentes del Instrumento de Recuperación de la Unión Europea (Fondos Next Generation) y articulada a través del Programa Nacional de Desarrollo Rural y del Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER). El montante total de la ayuda asciende a 599.022,40 € y el presupuesto del proyecto a 599.022,40 €.
