Principios y aplicaciones de inteligencia artificial (Libro completo)
Principios y aplicaciones de inteligencia artificial
Un enfoque para la economia y otras ciencias sociales en R. El libro se encuentra de acceso libre y gratuito en mi perfil de researchgate. Te dejo el enlace en la descripción.
Sobre el 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
En el siguiente link puedes encontrar el libro de acceso libre y gratuito: Acceder al texto.
Sobre el Autor
Índice
Introducción
- Requerimientos y sugerencias
- Instalación del lenguaje R
- Instalación de interfaz de usuario Rstudio
- Nociones Básicas, aprendiendo R con swirl
- Material adicional y cómo trabajar con el código
- Contacto
- Capítulo 1. Principios básicos de aprendizaje automatizado
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Introducción a modelización y clasificación lineal
- Análisis de regresión lineal
- Clasificación con métodos de regresión lineal
- Entrenamiento de algoritmo de clasificación lineal
- Prueba del algoritmo de clasificación lineal
- Resumen
- Capítulo 2. Algoritmos de clasificación lineal
- Clasificación de múltiples categorías con análisis discriminante lineal (LDA)
- Fase de entrenamiento
- Un método de medición del desempeño supervisado: Matriz de confusión
- Desempeño de la fase de pruebas
- Clasificación de clientes. Caso de retail marketing
- Preprocesamiento de datos: escalamiento y normalización.
- Fase de entrenamiento
- Capítulo 3. Algoritmos y modelos predictivos
- Antecedentes
- Redes neuronales artificiales
- Predicción de precio de acciones con redes neuronales artificiales
- Críticas a los modelos de redes neuronales artificiales
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