Principios y aplicaciones de inteligencia artificial
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Principios y aplicaciones de inteligencia artificial

Este libro se actualizó por última vez el 2018-09-04.

Sobre este libro

En la actualidad, la mayoría de los libros sobre aprendizaje automatizado se enfocan en desarrollar conceptos en notación estadística y matemática. Lamentablemente, los escasos textos disponibles en español generalmente son textos avanzados.

A diferencia de otros libros, este texto utiliza conceptos matemáticos básicos y un lenguaje de programación orientado al análisis económico. Así, como economista o científico social, los conceptos matemático-estadísticos resultan asequibles para analizar y resolver problemas prácticos.

Este libro tiene como objetivo introducir al lector a los temas más populares actualmente. Con un enfoque práctico, el lector podrá conocer técnicas básicas de Machine Learning en R con el objetivo de:

  • Segmentar
  • Identificar
  • Predecir

Sobre el autor

Alfredo Olguin
Alfredo Olguin

Economista y Científico de Datos. Investigaciones en minería de datos, teoría económica e inteligencia artificial. Actualmente, responsable de desarrollos en Ciencia de Datos, Machine Learning en Uber Technology Latinoamérica. Mentor de la maestría en Ciencias de la Computación (MCS-DS) Universidad de Illinois (EE.UU.) y profesor adjunto en la Facultad de Economía UNAM (México).


Economist and Data Scientist. Research in data mining, economic theory and artificial intelligence. Currently, responsible for developments in Data Science, Machine Learning at Uber Technology Latin America, mentor at University of Illinois Master's in Computer Science and Associate Professor at the UNAM School of Economics (Mexico).

Table of Contents

Introducción

  1. Requerimientos y sugerencias
  2. Instalación del lenguaje R
  3. Instalación de interfaz de usuario Rstudio
  4. Nociones Básicas, aprendiendo R con swirl
  5. Material adicional y cómo trabajar con el código
  6. Contacto
  7. Capítulo 1. Principios básicos de aprendizaje automatizado
  8. Aprendizaje supervisado y no supervisado
  9. Introducción a modelización y clasificación lineal
  10. Análisis de regresión lineal
  11. Clasificación con métodos de regresión lineal
  12. Entrenamiento de algoritmo de clasificación lineal 
  13. Prueba del algoritmo de clasificación lineal
  14. Resumen
  15. Capítulo 2. Algoritmos de clasificación lineal
  16. Clasificación de múltiples categorías con análisis discriminante lineal (LDA)
  17. Fase de entrenamiento
  18. Un método de medición del desempeño supervisado: Matriz de confusión
  19. Desempeño de la fase de pruebas
  20. Clasificación de clientes. Caso de retail marketing
  21. Preprocesamiento de datos: escalamiento y normalización.
  22. Fase de entrenamiento
  23. Capítulo 3. Algoritmos y modelos predictivos
  24. Antecedentes
  25. Redes neuronales artificiales
  26. Predicción de precio de acciones con redes neuronales artificiales
  27. Críticas a los modelos de redes neuronales artificiales

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