Sistemas de predicción. Machine Learning.
Los sistemas de predicción son técnicas que construyen y estudian nuevas previsiones a través de una rama de la inteligencia artificial denominada aprendizaje automático (machine learning).
Estos sistemas de aprendizaje automático están capacitados para realizar predicciones como errores en fabricación, previsiones del sistema eléctrico, predicciones meteorológicas, estimación de precio de una vivienda, detección de spam, detección de texto a mano alzada, detección de fraude... mediante una alimentación de datos de experiencia.
Estos sistemas de aprendizaje automático están capacitados para realizar predicciones como errores en fabricación, previsiones del sistema eléctrico, predicciones meteorológicas, estimación de precio de una vivienda, detección de spam, detección de texto a mano alzada, detección de fraude... mediante una alimentación de datos de experiencia.
El aprendizaje automático ofrece la capacidad de aprendizaje a una máquina para lograr realizar predicciones con precisión sobre sistemas nuevos que no se hayan dado en situaciones anteriores.
Para ello, el aprendizaje automático hace uso de diferentes técnicas como modelos estadísticos, redes neuronales (ANN), maquinas de vectores soporte (SVM) o herramientas de agrupamiento (clusters) para poder predecir situaciones en base a la experiencia obtenida.
Dirigido a
Profesionales con sistemas que requieren estimar/predecir/detectar situaciones o estados.
Contenido
- Introducción al concepto de aprendizaje automático.
- Utilizar el potencial del BigData para capacitar/alimentar un sistema predictivo.
- Tipos de técnicas de aprendizaje automático.
- Casos reales de empresas en las que se están introduciendo estas técnicas.
- Ejemplos prácticos de sistemas de predicción.
