Minería de datos-este capítulo presenta los fundamentos de la minería de datos,centrándose en cómo se aplican los algoritmos y las herramientas para analizar grandes conjuntos de datos en robótica.

Aprendizaje automático-explora la intersección de la minería de datos y el aprendizaje automático,demostrando cómo se pueden entrenar los modelos para reconocer patrones y hacer predicciones en sistemas robóticos.

Minería de texto-profundiza en la minería de texto,mostrando cómo los sistemas robóticos pueden extraer información útil de datos textuales no estructurados.

Aprendizaje de reglas de asociación-presenta técnicas de minería de reglas de asociación para descubrir relaciones ocultas en los datos,cruciales para mejorar la toma de decisiones en robots.

Datos no estructurados-analiza los desafíos y los métodos para tratar con datos no estructurados,como imágenes o audio,en el contexto de la robótica.

Cambios conceptuales-este capítulo explica cómo los modelos de aprendizaje automático se adaptan con el tiempo a medida que los nuevos datos introducen cambios que afectan el rendimiento del robot.

Weka (software)-cubre el uso de Weka,un popular software de código abierto para la minería de datos,para implementar varios algoritmos de minería en aplicaciones robóticas.

Creación de perfiles (ciencia de la información)-se centra en las técnicas de creación de perfiles utilizadas para comprender el comportamiento de los sistemas y predecir acciones futuras,mejorando la toma de decisiones robóticas.

Análisis de datos para la detección de fraudes-explora cómo la minería de datos puede ayudar a los robots a identificar fraudes y anomalías en varios campos,como las finanzas o la seguridad.

ELKI-proporciona una inmersión profunda en el marco ELKI,útil para técnicas avanzadas de minería de datos y aplicado a sistemas robóticos.

Minería de datos educativos-investiga cómo la minería de datos educativos puede mejorar los entornos de aprendizaje asistidos por robot y la educación personalizada.

Extracción de conocimiento-examina el proceso de extracción de información valiosa de grandes conjuntos de datos,lo que ayuda a los robots a tomar mejores decisiones.

Ciencia de datos-presenta la ciencia de datos como parte integral de la robótica,ofreciendo la base para construir robots más inteligentes y capaces.

Análisis masivo en línea-analiza técnicas para procesar conjuntos de datos masivos en tiempo real,lo que garantiza que los robots puedan adaptarse a la nueva información de manera instantánea.

Ejemplos de minería de datos-este capítulo presenta ejemplos reales de aplicaciones de minería de datos en robótica,mostrando su utilidad práctica.

Inteligencia artificial-explora cómo la inteligencia artificial se integra con las técnicas de minería de datos para dotar a los robots de capacidades avanzadas de toma de decisiones.

Aprendizaje supervisado-se centra en los modelos de aprendizaje supervisado y en cómo se utilizan para entrenar a los robots para tareas específicas a través de datos etiquetados.

Red neuronal (aprendizaje automático)-presenta las redes neuronales y cómo imitan las funciones del cerebro humano,esenciales para la robótica avanzada y los sistemas autónomos.

Reconocimiento de patrones-analiza las técnicas de reconocimiento de patrones que permiten a los robots identificar objetos,gestos o habla a partir de datos sin procesar.

Aprendizaje no supervisado-cubre las técnicas de aprendizaje no supervisado que permiten a los robots aprender de los datos sin etiquetas predefinidas,lo que permite una mayor autonomía.

Conjuntos de datos de...