[ca] L'enfocament de la metodologia Casi-Based Reasoning (CBR) per a la resolució de problemes que "problemes similars tenen solucions similars" ha demostrat ser bastant favorable per a moltes aplicacions d'intel·ligència artificial industrial. No obstant això, els mateixos avantatges de CBR dificulten el seu acompliment ja que les bases de casos (CB) creixen més que mides raonables. Cercar casos similars és costós. Aquest desavantatge sovint fa que CBR sigui menys atractiu per als entorns de dades abundants d'avui dia, mentre que, en realitat, cada vegada hi ha més raons per beneficiar-se d'aquesta metodologia eficaç. En conseqüència, l'enfocament tradicional de la comunitat CBR de controlar el creixement de la CB per mantenir el rendiment està canviant cap a la recerca de noves formes de tractar amb dades abundants. Com a contribució a aquests esforços, aquesta tesi té com a objectiu accelerar el CBR aprofitant tant els espais de problemes com els de solucions en els CB de gran escala que es componen de casos relacionats temporalment, com en l'exemple de les històries clíniques electròniques. Per a les ocasions en què l'acceleració que vam aconseguir per obtenir resultats exactes encara no sigui factible, dotem el sistema CBR amb capacitats d'algoritmes anytime per proporcionar resultats aproximats amb confiança en cas d'interrupció. Aprofitar la temporalitat dels casos ens permet assolir guanys superiors en el temps d'execució per als CB de milions de casos. Els experiments amb conjunts de dades del món real disponibles públicament fomenten l'ús continu de CBR en dominis en els quals CBR històricament sobresurt com l'atenció mèdica; i al seu torn, no patint, sinó gaudint del big data.

[es] El enfoque de la metodología Case-Based Reasoning (CBR) para la resolución de problemas de que "problemas similares tienen soluciones similares" ha demostrado ser bastante favorable para muchas aplicaciones de inteligencia artificial industrial. Sin embargo, las mismas ventajas de CBR dificultan su desempeño ya que las bases de casos (CB) crecen más que tamaños razonables. Buscar casos similares es costoso. Esta desventaja a menudo hace que CBR sea menos atractivo para los entornos de datos abundantes de hoy en día, mientras que, en realidad, cada vez hay más razones para beneficiarse de esta metodología eficaz. En consecuencia, el enfoque tradicional de la comunidad CBR de controlar el crecimiento de la CB para mantener el rendimiento está cambiando hacia la búsqueda de nuevas formas de tratar con datos abundantes. Como contribución a estos esfuerzos, esta tesis tiene como objetivo acelerar el CBR aprovechando tanto los espacios de problemas como los de soluciones en los CB de gran escala que se componen de casos relacionados temporalmente, como en el ejemplo de las historias clínicas electrónicas. Para las ocasiones en las que la aceleración que logramos para obtener resultados exactos aún no sea factible, dotamos al sistema CBR con capacidades de algoritmos anytime para proporcionar resultados aproximados con confianza en caso de interrupción. Aprovechar la temporalidad de los casos nos permite alcanzar ganancias superiores en el tiempo de ejecución para los CB de millones de casos. Los experimentos con conjuntos de datos del mundo real disponibles públicamente fomentan el uso continuo de CBR en dominios en los que CBR históricamente sobresale como la atención médica; y a su vez, no sufriendo, sino disfrutando del big data.