lunes, 8 de marzo de 2004

Actminer

ActMiner es un proyecto para desarrollar un sistema para la Administracion de Riesgos. Dicho sistema se basa en la Programacion Orientada a Riesgos definida en mi trabajo de tesis, cuya utilidad es la de desarrollar la interaccion de agentes y sus descripciones de riesgo. Dicho paradigma podra abstraer el proceso para la Administracion de Riesgos por medio de una representación del conocimiento grafico.

Con ActMiner se definen Programas Bayesianos Lógicos en el Marco teorico de un problema de Programación Inductiva Lógica Probabilista y un Problema de Decisión bajo los axiomas de la Teoría de las Decisiones para definir la dinamica de una organizacion ante sus riesgos. Con este software, se aplicara la administracion de riesgos para una organizacion capaz de analizar sus propios riesgos de una manera coherente y poder hacer la toma de desiciones  para sus riesgos en particular, ya sea comprar el seguro mas acorde a su perfil, desarrollar el financiemiento, politicas de seguridad y algo mas...

Como primera fase, se esta trabajando en la construccion de un toolbox en R para linux. Posteriormente, se migrara a una plataforma BSD. Cabe mencionar que esta técnica contempla algoritmos usado en la Estadística Relacional de Aprendizaje y con aplicación en Buissnes Intelligence.

Como referencia bibliograficas:

Scenario Logic and Probabilistic Management of Risk in Business and Engineering
Series: Springer Optimization and Its Applications, Vol. 20
Solojentsev, Evgueni D.
Originally published as volume 93 in the series: Applied Optimization
2nd ed., 2009, XXX, 450 p. 118 illus., Hardcover
ISBN: 978-0-387-7794-4





Analysis of Symbolic Data: Exploratory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization) [Paperback] 
Hans-Hermann Bock (Editor), Edwin Diday (Editor)





Bayesian Artificial Intelligence
Kevin B. Korb, Monash University, Clayton, Victoria, Australia; Ann E. Nicholson, Monash University, Clayton, Victoria, Australia
Series: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis

ISBN:  9781584883876
ISBN 10:  1584883871
Publication Date:  September 25, 2003
Number of Pages:  392





 
El siguiente video de Dra. M. Elisabeth Paté-Cornell de la universidad de Stanford describe la forma en que la Estadistica y Logica ayudan a modelar el riesgo sistematicamente.

Description
In a world of uncertainties, you seldom have statistics, explains Dr. M. Elisabeth Paté-Cornell, department chair of Management Science and Engineering at Stanford University. Risk analysis examines a broad distribution of outcomes based on scenarios and their probable consequences. From these results, she says a people must decide if they can live with the hypothesized outcomes. If not, we must decide how to best allocate resources for reinforcement of the systems in place to avoid disaster.



Como resultado final, se intentara construir un conjunto de Apis para que un analista de riesgos pueda generar una manera grafica la Administracion de Riesgos. Un ejemplo de esto es la tecnologia SkyRails de gran uso en las Redes Sociales.






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