El presente proyecto pretende profundizar en los algoritmos de minería de datos (extracción de conocimiento en grandes bases de información), abordando no sólo los problemas que presentan este tipo de algoritmos, sino la fase anterior a su aplicación: la determinación de los algoritmos a aplicar. Esta primera fase será la que permita establecer los objetivos alcanzables durante la fase de aprendizaje. Puesto que no existe una teoría clara sobre el conocimiento extraíble de una base de datos, este proyecto abordará el uso de técnicas de aprendizaje para su determinación. Lo que se denomina meta-aprendizaje (aprendizaje sobre los algoritmos de aprendizajea utilizar), sera, por tanto, una de las líneas de trabajo que se aborden. Para ello se hará uso de diversos paradigmas (técnicas de agrupamiento -clustering-,árboles de decisión, generación de reglas mediante algoritmos genéticos, etc.) El objetivo final del proyecto es obtener una taxonomía completa parametrizada de los diferentes algoritmos de minería de datos, así como una serie de criterios de ayu- da a la toma de decisiones que permitan determinar cual es conjunto de algoritmos idoneos que se pueden aplicar sobre nuestro conjunto de datos. Durante esa eta- pa de decisión, el sistema proporcionara información sobre el tipo de conocimiento que podremos ser capaces de adquirir. Esos criterios quedaran plasmados en una herramienta para la ayuda a la toma de decisiones.