Descripción: La minería de datos heterogénea implica extraer patrones de datos que provienen de diferentes fuentes y formatos, a menudo utilizando redes neuronales. Este enfoque se caracteriza por su capacidad para integrar y analizar datos que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, lo que permite a los analistas obtener información valiosa de conjuntos de datos diversos. Las redes neuronales, como parte de este proceso, son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, que pueden aprender y generalizar patrones complejos a partir de grandes volúmenes de datos. La minería de datos heterogénea es especialmente relevante en un mundo donde la información proviene de múltiples canales, como redes sociales, bases de datos empresariales y sensores IoT. Al combinar diferentes tipos de datos, se pueden descubrir relaciones y tendencias que no serían evidentes al analizar un solo tipo de fuente. Este enfoque no solo mejora la precisión de los modelos predictivos, sino que también permite una toma de decisiones más informada en diversos campos, desde la salud hasta el marketing y la seguridad. En resumen, la minería de datos heterogénea, apoyada por redes neuronales, representa una herramienta poderosa para extraer conocimiento útil de la complejidad de los datos modernos.
