Aprendizaje automatizado y aplicaciones

Una parte esencial del análisis de datos es la definición de la información o datos suministrados por un fenómeno. Aunque existen diferentes estructuras de datos, en todos los casos es indispensable realizar un preprocesamiento, el cual puede ir desde la categorización de una variable o la reducción...

Full description

Autores:
Moreno Córdoba, Jorge Humberto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/76917
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76917
http://bdigital.unal.edu.co/73922/
Palabra clave:
Aprendizaje automatizado
Estructura de datos
Compleción de matrices
Reducción de dimensiones
Predicción
Machine Learning
Data structure
Clustering
Exact matrix completion
Dimensionality reduction
Prediction
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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description Una parte esencial del análisis de datos es la definición de la información o datos suministrados por un fenómeno. Aunque existen diferentes estructuras de datos, en todos los casos es indispensable realizar un preprocesamiento, el cual puede ir desde la categorización de una variable o la reducción de dimensiones, hasta la aproximación de entradas ausentes en la matriz de datos por medio de la compleción de matrices. Este trabajo se centra en el estudio de los métodos básicos para el entendimiento del aprendizaje automatizado con un lenguaje formal, considerando datos estructurados, centrado en el aprendizaje supervisado y no supervisado. Así mismo, se establecen algunos de los métodos que poseen una gran capacidad predictiva. Estas técnicas son reconocidos por sus múltiples aplicaciones en la segmentación de datos y su utilidad en la detección de anomalías
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