[en] Art is a subject that is di cult to understand. Throughout the history of humanity, art has changed a lot: from techniques, themes and artistic schools to the hidden motif in each work, or the subtext they contain deep inside. The study of art subjects sheds light on these concepts, but there will always be room for the free interpretation of each person; based on what every each feels. This kind of subjects have never been easy to relate with Arti cial Intelligence, due to the fact that abstraction and perspectivism that leads a work to have di erent interpretations, which makes art so symbolic. So, the problem to solve in this project is an attempt to promote the use of Arti cial Intelligence techniques in areas which are not common because of the complexity they involve. From the very beginning, knowing that art possesses a huge number of disciplines and styles, this project will focus on pictorial art, a representative discipline of the main idea we have of art. Throughout the project, two di erent areas of AI will take place, in which combination we will try to obtain usable, reliable knowledge to be shown. In order to solve this problem, we will try to combine these two areas: Data Analysis and experto knowledge with Knowledge Engineering. This way of approaching the problem is going to show the di erences, results and how each technique can in uence in some parts of the other for better results. On the one hand, carrying out a Knowledge Discovery in Databases (KDD) process. This will return series of patterns that tells how to classi cate the works. In those cases that require more speci c knowledge, due to machine learning limiations, an Expert System will be developed to give better results. Thus, the nal result is a single system, which is capable of classifying pictorial works by the characteristics they present, taking into account the results of data analysis and machine learning processes. In some speci c cases, the classi cation will come out by the combination of this technique and the expert knowledge directly obtained and implemented in the Knowledge Engineering process.

[es] El arte es una materia difícil de comprender. A lo largo de la historia de la humanidad el arte ha cambiado mucho: desde técnicas, temáticas y escuelas artísticas hasta el motivo que esconde cada uno de las obras, o el subtexto que encierran. El estudio de esta materia arroja luz sobre dichos conceptos, pero siempre habrá espacio para la interpretación libre de cada persona; lo que el arte le haga sentir. Esta clase de temas nunca han sido fácilmente relacionables con la Inteligencia Arti cial (IA), debido a esa abstracción y perspectivismo que lleva a una obra a poseer distintas interpretaciones, haciendo del arte algo tan simbólico. Es ahí donde nace el problema a resolver en este proyecto, en un intento de promover el uso de técnicas de Inteligencia Arti cial en ámbitos nada comunes a ellas por la complejitud que ello supone. De entrada, dado que el arte posee cantidad de disciplinas y estilos, en este caso se centrará sobre el arte pictórico, una disciplina amplia y representativa de la idea principal que tenemos del arte. A lo largo del proyecto tendrán lugar dos ámbitos diferenciados de la IA, mediante los cuales se pretende obtener conocimiento útil, fehaciente y que pueda ser representado. Para resolver el problema expuesto, se tratará de combinar estos dos ámbitos: el Análisis de Datos y el conocimiento experto a través de la Ingeniería del Conocimiento (IC). A través del desarrollo del proyecto, quedarán presentadas sus diferencias, resultados, y como uno puede in uir en partes del otro para lograr mejores resultados. Por un lado, se ahondará en el análisis de datos llevando a cabo un proceso de Knwoledge Discovery in Databases, que retornará una serie de patrones para la clasi cación de las obras. En los casos que requieran un conocimiento mayor para ser más útil, debido a las limitaciones de la máquina, tendrá lugar el desarrollo de un Sistema Experto(SE) que trabaje con reglas más especí cas. Así, el resultado nal es un sistema capaz de clasi car obras pictóricas por las características que presentan, basándose en reglas conseguidas mediante análisis de datos y machine learning; y en casos concretos, por la combinación de éstas y el conocimiento experto obtenido e implementado en el proceso de Ingeniería del Conocimiento