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Authors: Ornella, Leonardo; Tapia, Elizabeth.

Resumen: El estudio del desarrollo sostenible se apoya en el conocimiento de las interacciones entre las propiedades físicas, sociales y económicas del sistema. Uno de los problemas que afrontan las investigaciones asociadas es la aparente incompatibilidad de los datos recolectados desde diferentes disciplinas (distintos tipo de escala y la naturaleza de los datos). En este trabajo se presenta la evaluación de 6 clasificadores multiclase implementados sobre una base de datos rurales de Inglaterra. Los resultados obtenidos permiten postular al aprendizaje computacional como una alternativa valida para generar decisiones útiles al desarrollo agropecuario en países como Argentina.Palabras Clave: aprendizaje computacional, Super Output Area, condiciones rurales, GIS.

Meeting type: Simposio.

Type of job: Artículo Completo.

Production: Técnicas de Aprendizaje Computacional para Integrar Información de Áreas Rurales en un Contexto GIS. pp. Santa Fe, Arg., 8-12 setiembre 2008.

Scientific meeting: Jornadas de Informática Industrial: Agroinformática - JII 2008.

Meeting place: Santa Fe, Argentina.

Organizing Institution: sadio.

It's published?: Yes

Publication place: cd-ISSN 1850-2849

Meeting month: 12

Year: 2008.