Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler

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Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher: Scientific Books
Release Date :

Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler written by César Pérez López and has been published by Scientific Books this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.

En este libro se desarrollan técnicas de aprendizaje supervisado utilizados habitualmente en las aplicaciones de Inteligencia Artificial Predictiva y se ilustran con ejemplos totalmente resueltos a partir del software visual adecuado para ello. Se utilizará el software IBM SPSS Modeler, ideal para trabajar en este campo. Se profundiza en algoritmos predictivos como la Regresión Lineal Múltiple, Regresión por Pasos, Regresión Automática, Support Vector Machine Regression, Vecino más Cercano (kNN), Modelo Lineal Generalizado, Regresión Robusta, Modelos Logit y Probit, Modelos de Recuento, Análisis Discriminante, Árboles de Decisión y Modelos de Redes Neuronales.

Machine Learning Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler

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Author : F Marqués
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2022-09-28

Machine Learning Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler written by F Marqués and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-09-28 with categories.

El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos. En este libro se desarrollan técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado y se ilustran con ejemplos total resueltos a partir del software adecuado para ello. Se utilizará la plataforma IBM SPSS Modeler ideal para trabajar con herramientas visuales en todas las facetas del Machine Learning.

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico Machine Learning

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2022

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico Machine Learning 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 2022 with categories.

El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector.Comienza clasificando los sistemas, herramientas, técnicas y algoritmos o modelos aplicados al Aprendizaje Automático. A continuación, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado, sus fases y plataformas, así como los algoritmos y modelos más importantes. Se desarrollan las técnicas de regresión con sus fases de identificación, estimación, validación (diagnosis) y predicción.Se presentan los métodos especiales de regresión como PLS, LARS, LASSO, ELASTIC NET, RANSAC, THEIL, HUBERT, KERNEL RIDGE REGRESSION (KRR), SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) y STOCHASTIC GRADIENT DESCENDT (SGD) entre otros.Asimismo, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado enfocadas a la clasificación o segmentación como los Modelos Logit y Probit, los Modelos Lineales Generalizados, los Árboles de Decisión, los Modelos de Análisis Discriminante, los Modelos SVM (Support Vector Machine), lo modelos kNN (Vecino más Cercano) y los Modelos SLRM (Respuesta de Autoaprendizaje).Todas las técnicas citadas anteriormente se ilustran con ejemplos y se resuelven con el software de Machine Learning adecuado, incluyendo Python, R, IBM SPSS Modeler y SAS Enterprise Miner.A continuación se abordan las técnicas de aprendizaje no supervisado como la Reducción de la Dimensión mediante Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial. Entre las técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación y segmentación se desarrolla el Análisis Clúster tanto jerárquico como no jerárquico, algoritmos de detección de anomalías y Reglas de Asociación. Para todas las técnicas se presentan ejemplos significativos que se resuelven con el software más utilizado en estos casos, como R e IBM SPSS Modeler.Finalmente, se profundiza en los Modelos de Redes Neuronales, tanto para técnicas de aprendizaje supervisado como el ajuste de modelos predictivos (Perceptrón Multicapa y Red de Base Radial) como para técnicas de análisis no supervisado como el análisis clúster (Redes de Kohonen). Se desarrollan también las Redes Neuronales Bayesianas y se introducen las técnicas de Deep Learning y las Redes Neuronales Convolucionales. Se presentan ejemplos totalmente resueltos con software visual como es el caso de IBM SPSS Modeler. Se finaliza con las técnicas de valoración y comparación de modelos.

Aprendizaje Autom Tico Supervisado

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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-28

Aprendizaje Autom Tico Supervisado 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 2024-10-28 with Mathematics categories.

El objetivo del aprendizaje supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en la evidencia en presencia de la incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos de predicción. Las técnicas de clasificación predicen respuestas categóricas, por ejemplo, si un correo electrónico es genuino o no deseado, o si un tumor es canceroso o benigno. Los modelos de clasificación clasifican los datos de entrada en categorías. Las aplicaciones típicas incluyen imágenes médicas, reconocimiento de voz e imágenes y puntuación de créditos. Las técnicas de regresión predicen respuestas continuas, por ejemplo, cambios de temperatura o fluctuaciones en la demanda de energía. Las aplicaciones típicas incluyen la predicción de la carga eléctrica, riesgo, fraude, etc. A lo largo de este libro se desarrollan la mayoría de las técnicas de aprendizaje supervisado para la clasificación desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software IBM SPSS STATISTICS. Se profundiza en al Análisis Discriminante, Árboles de decisión, Modelos Lineales Generalizados, Modelos de Elección Discreta, Modelo Logit Binario, Modelo Logit Multinomial, Modelo Probit Binario, Modelo Probit Multinomial, Modelos de datos de panel, Modelos Mixtos, Modelos logaritmo lineales y Modelos de Redes Neuronales..

Modelos Predictivos Redes Neuronales Y Tecnicas De Segmentacion Con Ibm Spss Modeler

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Author : Csar Lpez Prez
language : es
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
Release Date : 2016-04-19

Modelos Predictivos Redes Neuronales Y Tecnicas De Segmentacion Con Ibm Spss Modeler written by Csar Lpez Prez and has been published by Createspace Independent Publishing Platform this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2016-04-19 with categories.

La clasificación de las técnicas de análisis de datos discrimina entre la existencia o no de variables explicativas y explicadas. Si existe una dependencia entre las variables explicadas y sus correspondientes variables explicativas, que pueda plasmarse en un modelo, estamos ante las técnicas predictivas o métodos explicativos o técnicas de modelado predictivo, herramientas fundamentales en Inteligencia de Negocios y Minería de Datos. Este tipo de técnicas de análisis de la dependencia pueden clasificarse en función de la naturaleza métrica o no métrica de las variables independientes y dependientes dando lugar a los diferentes tipos de modelos tratados en este libro, como son los modelos lineales generales, modelos de redes neuronales, árboles de decisión, modelos logísticos, modelos de análisis discriminante, modelos de series temporales, modelos de clasificación y segmentación automáticos y otros tipos de modelos utilizados en Data Mining y Business Intelligence.

Ciencia De Datos Con R Aprendizaje Supervisado

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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-22

Ciencia De Datos Con R Aprendizaje Supervisado 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 2024-10-22 with Computers categories.

La inteligencia artificial (IA) predictiva utiliza algoritmos de aprendizaje automático que se basan en datos históricos para identificar patrones, hacer predicciones y predecir tendencias. Se basa en la capacidad de utilizar el análisis estadístico para identificar patrones, anticipar comportamientos y prever eventos futuros tal y como hace el análisis de series temporales. El campo de la estadística se ha utilizado durante mucho tiempo para hacer predicciones sobre el futuro. La IA predictiva hace que el análisis estadístico sea más rápido y (teóricamente) más preciso mediante el aprendizaje automático y el acceso a grandes cantidades de datos. Aunque no se garantiza que sus predicciones sean correctas, la IA predictiva puede ayudar a las empresas a prepararse para el futuro y personalizar las experiencias de sus clientes. La IA predictiva es solo una de las muchas capacidades que ofrece la IA, que se refiere a un conjunto de habilidades que las computadoras pueden tener para imitar la cognición humana. LA IA predictiva en el caso de las series temporales se ordena inicialmente en la metodología de Box y Jenkins, que se desarrolla en este libro. En este libro se profundiza en los métodos de predicción con series temporales que constituyen herramientas esenciales en la Inteligencia Artificial Predictiva. Se desarrollan los modelos ARIMAX bajo la metodología de Box y Jenkins, los modelos de espacio de los estados y los modelos de series temporales a través de redes neuronales (redes LSTM, redes recurrentes RNN, redes GRU, redes dinámicas, redes NARX y redes NNAR), . Adicionalmente se aborda la predicción automática a través de las funciones del software R. Asimismo se presentan las funciones clásicas de R para el tratamiento de los modelos ARIMAX. Se desarrollan también los modelos del análisis de la intervención y los modelos de la función de transferencia. Los capítulos comienzan con una introducción metodológica y posteriormente se presentan ejercicios resueltos con el software R.