GRANULARIDAD
Es el tamaño de las piezas en que se divide una aplicación. Dichas piezas puede ser una sentencia de código, una función o un proceso en sí que se ejecutarán en paralelo.
La granularidad es categorizada en paralelismo de grano fino y paralelismo de grano grueso.
Es una medida de la cantidad de computación de unproceso softwareSe considera como el segmento de código escogido para su procesamiento paralelo.
PARALELISMO DE GRANO GRUESO
El paralelismo de grano grueso en el nivel más alto se presenta cuando en la aplicación se detectan tareas independientes y estas se ejecutan como procesos independientes en más de un procesador. Este esquema es común en las aplicaciones de Productor/Consumidor, Cliente /Servidor.
Algunas caracteristicas del paralelismo de grano grueso son:
-Requiere conocimiento del código
-Paralelización de alto nivel
-Puede englobar al grano fino
-Se paraleliza más código
- La paralelización fina implica un overhead en cada bucle paralelizado
- Mejor rendimiento
- Mejor rendimiento
DATAMINING
La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción de la información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información es previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso.La minería de datos prepara, busca y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.La minería de datos engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos.
Algunas tecnicas que se usan en datamining son:
Redes neuronales.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales
Arboles de decisión: estructuras de forma de árbol que representan conjuntos de decisiones.
Agrupamiento o Clustering.- Es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios habitualmente de distancia
Sistemas Expertos: Son sistemas que han sido creados a partir de reglas prácticas extraídas del conocimiento de expertos. Principalmente a base de inferencias o de causa-efecto.
Sistemas Inteligentes: Son similares a los sistemas expertos, pero con mayor ventaja ante nuevas situaciones desconocidas para el experto.
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