Ejemplos Pr Cticos De Redes Neuronales Mediante Matlab Y Python

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Ejemplos Pr Cticos De Redes Neuronales Mediante Matlab Y Python

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Author : Óscar Reinoso García
language : es
Publisher: Universidad Miguel Hernández
Release Date : 2022

Ejemplos Pr Cticos De Redes Neuronales Mediante Matlab Y Python written by Óscar Reinoso García and has been published by Universidad Miguel Hernández this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022 with Technology & Engineering categories.

En este libro se recogen algunos ejercicios y desarrollos en los que se exponen diferentes alternativas de aplicación de procedimientos y métodos de Inteligencia Artificial mediante el uso de diferentes herramientas para su aplicación. En particular, a lo largo de este texto se van a presentar diferentes redes neuronales que pueden ser empleadas para la resolución de diferentes ejemplos y aplicaciones prácticas. En concreto, a lo largo de las diferentes unidades se hace uso tanto de Matlab, como de Python como herramientas para el desarrollo y evaluación práctica de estos ejercicios. MATLAB, acrónimo de MATrix LABoratory, constituye hoy en día una herramienta matemática muy potente y muy empleada por multitud de investigadores de todo tipo en todo el mundo, particularmente en Ingeniería. Constituye un software de carácter general muy empleado en universidades y centros de investigación de todo el mundo. Por otro lado, el lenguaje de programación Python se ha convertido durante los últimos años en un lenguaje muy empleado para abordar diferentes problemas y algoritmos que emplean técnicas de Inteligencia Artificial. No es el cometido de este libro abordar las características principales de este lenguaje de programación sino presentar algunas opciones en las que utilizando este lenguaje se pueden implementar estos algoritmos para abordar problemas sencillos de inteligencia artificial. Por último, nos centramos en abordar ejemplos prácticos de cómo se pueden emplear diferentes modelos de redes neuronales para solucionar algunos casos.

An Lisis De Series Temporales Mediante Redes Neuronales Ejemplos Con Matlab

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Author : CESAR PEREZ LOPEZ
language : es
Publisher: CESAR PEREZ
Release Date :

An Lisis De Series Temporales Mediante Redes Neuronales Ejemplos Con Matlab written by CESAR PEREZ LOPEZ and has been published by CESAR PEREZ this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Mathematics categories.

MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.

T Cnicas Y Herramientas Para La Inteligencia Artificial Redes Neuronales A Trav S De R Y Python

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Author : CESAR PEREZ LOPEZ
language : es
Publisher: SCIENTIFIC BOOKS
Release Date :

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La Inteligencia Artificial combina algoritmos matemáticos y técnicas de Machine Learning, Deep Learning y Big Data para extraer el conocimiento contenido en los datos y presentarlo de forma comprensible y automática. En este libro se profundiza en el uso de las redes neuronales para aprendizaje supervisado y no supervisado. En cuanto al aprendizaje supervisado se tienen en cuenta las arquitecturas más comunes como Perceptrón Multicapa, Red de Base Radial, Redes ADALINE, Redes de HOPFIELD, Redes Probabilísticas, Redes Lineales, Redes de Regresión Generalizada, Redes LVQ, Redes Lineales y Redes para Optimización de Modelos de Regresión. En este apartado de análisis supervisado merecen especial atención las Redes Neuronales para Predicción de Series Temporales como la Red LSTM, las Redes GRU, las Redes Neuronales Recurrentes RNN, las Redes NARX, las Redes NNAR y en general las Redes Neuronales Dinámicas. En cuanto al aprendizaje no supervisado se desarrollan las Redes para Reconicimientio de Patrones y Análisis Cluster como las Redes de KOHONEN (Mapas autoorganizativos SOM), las Redes para Reconocimiento de Patrones, las Redes Neuronales Autoencoders, las Redes para Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning), Las Redes para Detección de Anomalías y las Redes Neuronales Convolucionales. Los sucesivos temas describen metodológicamente las arquitecturas de los diferentes tipos de redes neuronales y su utilidad en las aplicaciones prácticas. Además, para cada tipo de red neuronal se presentan ejemplos con una sintaxis óptima en los lenguajer R y Python.

Herramientas De Inteligencia Artificial

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024

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Redes Neuronales A Travs De Ejemplos Aplicaciones Con Matlab

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Author : Cesar Perez Lopez
language : es
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
Release Date : 2017-10-15

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Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares

Herramientas De Deep Learning

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Author : Cesar Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2025

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Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python

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Author : Carlos M. Pineda Pertuz
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2022-04-11

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Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos. El libro se inicia con explicaciones sobre el lenguaje Python, para luego abarcar los algoritmos más destacados dentro del aprendizaje de máquina. El contenido se encuentra dividido en dos partes: la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.

T Cnicas Y Herramientas Para La Inteligencia Artificial Redes Neuronales A Trav S De R Y Python

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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-15

T Cnicas Y Herramientas Para La Inteligencia Artificial Redes Neuronales A Trav S De R Y Python written by E Zúñiga and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-15 with Mathematics categories.

Las redes neuronales son uno de los componentes fundamentales de la inteligencia artificial moderna, con aplicaciones en casi todas las áreas tecnológicas importantes. Si bien tienen limitaciones, los avances en este campo están llevando a la creación de sistemas cada vez más inteligentes y capaces. En este libro se profundiza en el uso de las redes neuronales para aprendizaje supervisado y no supervisado. En cuanto al aprendizaje supervisado se tienen en cuenta las arquitecturas más comunes como Perceptrón Multicapa, Red de Base Radial, Redes ADALINE, Redes de HOPFIELD, Redes Probabilísticas, Redes Lineales, Redes de Regresión Generalizada, Redes LVQ, Redes Lineales y Redes para Optimización de Modelos de Regresión. En este apartado de análisis supervisado merecen especial atención las Redes Neuronales para Predicción de Series Temporales como la Red LSTM, las Redes GRU, las Redes Neuronales Recurrentes RNN, las Redes NARX, las Redes NNAR y en general las Redes Neuronales Dinámicas. En cuanto al aprendizaje no supervisado se desarrollan las Redes para Reconocimientio de Patrones y Análisis Cluster como las Redes de KOHONEN (Mapas autoorganizativos SOM), las Redes para Reconocimiento de Patrones, las Redes Neuronales Autoencoders, las Redes para Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning), Las Redes para Detección de Anomalías y las Redes Neuronales Convolucionales. Los sucesivos temas describen metodológicamente las arquitecturas de los diferentes tipos de redes neuronales y su utilidad en las aplicaciones prácticas. Además, para cada tipo de red neuronal se presentan ejemplos con una sintaxis óptima en los lenguajer R y Python.

Aprendizaje De M Quina Redes Neuronales

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Author : Victor Viera Balanta
language : es
Publisher:
Release Date : 2017-05-29

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Redes Neuronales Con Matlab

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2017-10-08

Redes Neuronales Con Matlab written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-10-08 with categories.

MATLAB dispone de la herramienta "Toolbox de redes neuronales" que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar, y simular redes neuronales. MATLAB permite utilizar las redes neuronales para la clasificación, regresión, clustering, reducción de la dimensionalidad, predicción de series de tiempo, y el modelado de sistemas dinámicos y control.El Toolbox (caja de herramientas) incluye redes neuronales convolucionales, deep learnig, autoencoder, algoritmos de clasificación de imágenes y tareas de aprendizaje. Para acelerar el trabajo con grandes conjuntos de datos, puede distribuir los cálculos y datos a través de los procesadores de varios núcleos, GPU, y clusters de ordenadores utilizando Parallel Computing Toolbox.Este libro presenta, a través de ejemplos, el trabajo con el Toolbox de redes neuronales de MATLAB para ajuste de modelos, análisis clúster, predicción con series temporales, reconocimiento de patrones, implementación de paralelismo y tareas de Big Data.