PROYECTO DE PRODUCCIÓN DE ENERGÍA EÓLICA - presentación - Actualmente, estamos trabajando para resolver un problema de predicción a corto plazo para abordar el mayor problema de producción de energía en el parque eólico - ENERGÍAS RENOVABLES PROYECTO: Predicciones del Parque Eólico 1. SURGIÓ UNA IDEA La idea surgió basada en la necesidad de optimizar la programación diaria de energía para mantener... Leer más »Servicios de Energía (PROYECTO)
¿Cuál es la diferencia entre los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado? He escuchado esta pregunta muchas veces. Esta publicación está dedicada exclusivamente a explicar extensamente la diferencia entre los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. La diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado es que en el aprendizaje supervisado, se proporcionan conjuntos de datos de salida (y se utilizan para entrenar el modelo o máquina) para obtener la... Leer más »Aprendizaje Supervisado y Aprendizaje No Supervisado.
Determinar qué predictores deben incluirse en un modelo se está convirtiendo en una de las preguntas más críticas a medida que los datos se vuelven cada vez más de alta dimensión. Por ejemplo: • En los negocios, las empresas son ahora más competentes en almacenar y acceder a grandes cantidades de información sobre sus clientes y productos. A menudo, se exploran grandes bases de datos para descubrir relaciones cruciales... Leer más »¿Cómo seleccionar los predictores de mi modelo?
Aunque muchas de las técnicas de modelado de regresión también se pueden usar para la clasificación, la forma en que evaluamos el rendimiento del modelo es necesariamente muy diferente, ya que las métricas como RMSE y R2 no son apropiadas en el contexto de la clasificación. Por lo tanto, voy a examinar en detalle los diferentes aspectos de las predicciones de modelos de clasificación y cómo se relacionan... Leer más »Modelos de clasificación.
Para modelos que predicen un resultado numérico, se suele utilizar alguna medida de precisión para evaluar la efectividad del modelo. Sin embargo, hay diferentes formas de medir la precisión, cada una con sus propias sutilezas. Para comprender las fortalezas y debilidades de un modelo en particular, confiar únicamente en una métrica es problemático. Las visualizaciones del modelo... Leer más »Modelos de regresión.
Muchos modelos de clasificación y regresión son capaces de crear relaciones complejas y adaptables. Sin embargo, todos ellos pueden sobre enfatizar patrones que no son reproducibles (como cuando parece que se observa un rostro oculto en una taza de café). Este es un gran problema porque el modelador no sabe nada acerca del problema hasta... Leer más »Sobreajuste (Over-fitting) y Ajuste del Modelo (Model Tuning).
Estos son algunos de los aspectos más importantes a considerar para el preprocesamiento de datos en la minería de datos antes de aplicar la metodología de ciencia de datos. Especialmente para aquellos que son nuevos en la Ciencia de Datos, es importante reconocer no solo la gran relevancia del paso de preprocesamiento de datos, sino también los siguientes aspectos antes de realizar un estudio de minería de datos. PRE - Procesamiento de Datos... Leer más »Aspectos a considerar antes del Preprocesamiento de Datos en Minería de Datos
Los métodos de Minería de Datos son bien conocidos por todos los científicos de datos. Sin embargo, para los principiantes, resulta realmente interesante conocer sus diferentes aplicaciones en la minería de datos. Esta publicación ofrece una breve revisión de los métodos de minería de datos más importantes y frecuentes. Esta revisión resalta algunas de sus influencias en problemas de datos y algunas de las principales características de estos métodos, técnicas o procedimientos de minería de datos... Leer más »Métodos de minería de datos
¿Qué es la minería de datos? A veces, la gente distingue a la minería de datos como sinónimo del proceso de descubrir conocimiento en los datos (proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos). Otros, la minería de datos (DM) se considera el paso principal del descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Prefiero llevar la respuesta a la definición del proceso de minería de datos (o también conocido... Leer más »Proceso de minería de datos: ¿Qué es la minería de datos?
La ciencia del modelado predictivo ha evolucionado a lo largo de un gran número de campos como la física, la química, la informática y la estadística. En la mayoría de los casos, el modelado predictivo se denomina "aprendizaje automático" o "inteligencia artificial" para hacer que este campo de estudio parezca más interesante. Sin embargo, el modelado predictivo no es más que el arte de crear un “reconocimiento de patrones” (análisis predictivo)… Leer más »Modelado Predictivo
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