Integración de IA incorporada con MATLAB y Simulink
RapidMiner
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RapidMiner es una potente herramienta para análisis avanzado, minería de datos y análisis predictivo. Proporciona una interfaz gráfica que permite a científicos de datos, analistas de datos y usuarios empresariales construir modelos predictivos, realizar estadística descriptiva, crear visualizaciones, probar y desplegar rápidamente modelos de aprendizaje automático para cualquier tipo de datos..
Reseña del libro 'Mastering Machine Learning with scikit-learn'
El libro Mastering Machine Learning with scikit-learn, de la editorial Packt, revisa los principales conceptos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), llevándolos a la práctica con ejemplos para implementar con la librería de Python scikit-learn, una de las más utilizadas en aprendizaje automático.
En el primer capítulo, The Fundamentals of Machine Learning, se revisan los principales conceptos relacionados con el aprendizaje automático, en qué consiste, cómo se clasifican los principales algoritmos de aprendizaje, y cómo se aplican. En este capítulo se aprende a diferenciar los algoritmos de aprendizaje supervisado de los de aprendizaje no supervisado, cómo se utilizan los datos de entrenamiento, los de pruebas o test, y cómo se evalúan los modelos con medidas de rendimiento..
La Inteligencia Artificial Aplicada al Deporte
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Como hemos comentado en post anteriores la Inteligencia Artificial es un área muy amplia, donde existen múltiples campos de aplicación, gracias a las diversas técnicas de Inteligencia Artificial como Smart Process Management, Redes Neuronales, etc. En este post hablaremos de la aplicación de Sistemas Inteligentes en diferentes deportes, que mejoran el rendimiento deportivo, tanto individual como colectivo en deportes de equipo...
Teoria de Data Mining.
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En una entrada anterior del Blog (2.4. DataMining o Mineria de Datos.) intentamos hacer una aproximación inicial a la teoria del Data Mining. Los procesos de data mining tratan de extraer información oculta en los datos mediante el uso de diferentes técnicas (la mayoría relacionadas con la estadística y los modelos matemáticos, en combinación con aplicaciones informáticas).
Dada la complejidad de estas técnicas, y no siendo el cometido de esta blog entrar en profundidad en esta materia (por cuestiones de tiempo y de conocimientos), nos limitaremos a ver un par de metodologias de datamining, enumerar las técnicas mas habituales y a recordar los conceptos de tres de estas técnicas mediante ejemplos prácticos. Esos mismos ejemplos nos permitirán la posterior utilización de las herramientas de DataMining que proporciona Microstrategy 9 (también incluidas en la Microstrategy Reporting Suite) y explicar que visión tiene el producto de las técnicas de Data Mining.
Antes de comenzar, os recomiendo ver la presentación Data Mining.Extracción de Conocimiento en Grandes Bases de Datos, realizada por José M. Gutiérrez, del Dpto. de Matemática Aplicada de la Universidad de Cantabria, Santander...
