Minería de Datos e IA : Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones

Minería de Datos e IA : Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones PDF Author: Enrico Guardelli
Publisher: MedTechBiz
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 190

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Book Description
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R. También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia. El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.

Minería De Datos E Inteligencia Artificial (ia)

Minería De Datos E Inteligencia Artificial (ia) PDF Author: Enrinco Guardelli
Publisher: Clube de Autores
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 243

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Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R. También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia. El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.

Minería De Datos E Ia

Minería De Datos E Ia PDF Author: Enrico Guardelli
Publisher: Clube de Autores
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 190

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La minería de datos y la inteligencia artificial (IA) emergen como disciplinas centrales para transformar los datos en conocimientos valiosos. La integración de la minería de datos y la IA permite la automatización de procesos complejos, la previsión de tendencias y la toma de decisiones autónoma. Este libro ofrece una introducción completa y accesible a estos campos, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R. El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su campo.

Fundamentos de minería de datos

Fundamentos de minería de datos PDF Author: Rodríguez Rodríguez, Jorge Enrique
Publisher: Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Editorial UD
ISBN: 9587875524
Category : Computers
Languages : es
Pages : 195

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Book Description
El primer capítulo presenta conceptos, áreas, aplicaciones, tareas y otras disciplinas con las cuales se relaciona la minería de datos; en el segundo se describe el pre procesamiento de datos; el tercero introduce al lector en una tarea de minería de datos que centra su aplicación en el análisis de mercadeo; el cuarto está orientado a la predicción de datos, haciendo énfasis en clasificación y regresión; en el quinto muestra una de las tareas más representativas de minería de los datos: la agrupación por datos.

Minería de procesos

Minería de procesos PDF Author: Hugo Santiago Aguirre Mayorga
Publisher: Editorial Pontificia Universidad Javeriana
ISBN: 9587810236
Category : Computers
Languages : es
Pages : 149

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Este libro es una propuesta metodológica, sistemática y generalizada en la cual se especifican los pasos que se deben seguir para la aplicación de la minería de procesos, desde la planeación de un proyecto hasta la implantación de sus alternativas de mejora.

La inteligencia artificial explicada

La inteligencia artificial explicada PDF Author: David Brenet
Publisher:
ISBN: 9782409045783
Category :
Languages : es
Pages : 0

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Descripción del editor: "Este libro sobre la popularización de la inteligencia artificial tiene como objetivo hacer que este complejo campo sea accesible a una amplia audiencia, desde los principiantes hasta los informáticos más experimentados. Ofrece un recorrido pedagógico completo que desglosa la IA utilizando términos sencillos, al tiempo que ofrece una exploración completa, desde sus aspectos más básicos hasta sus aplicaciones avanzadas. Sin que sea necesario disponer de conocimientos previos de informática, prepara al lector para aprovechar las oportunidades de aprendizaje y poder afrontar los desafíos de este campo en constante evolución. El libro comienza presentando los fundamentos de la IA, explicando conceptos clave y mostrando por qué es tan importante hoy en día. Explora las numerosas aplicaciones de la IA en campos como la medicina, las finanzas y el transporte. También se acompaña al lector a través de las etapas de la creación de una IA, estudiando el proceso de recopilación de datos, formación de modelos e despliegue. Se presentan de manera accesible las herramientas y técnicas esenciales para desarrollar una IA eficiente. Se aborda la programación en Python, un lenguaje esencial en IA, orientada para principiantes. Se propone un caso práctico de machine learning para ilustrar de manera concreta cómo funciona la IA. Explorará casos de uso en torno a la inteligencia artificial generativa como DALL·E, capaz de generar imágenes a partir de descripciones textuales y ChatGPT, una potente IA generativa que ahora es bien conocida por todos. También se cubre el aspecto profesional de la IA, destacando las interesantes oportunidades profesionales relacionadas con este campo. También se dedica una sección a desmitificar las matemáticas relacionadas con la IA, para hacer estos conceptos más accesibles a través de un enfoque no científico. Se exploran la IA y su papel en la Web 3.0, así como su impacto en la Industria 4.0, al igual que las cuestiones éticas relacionadas con la IA para una reflexión en profundidad sobre este aspecto crucial. " (ENI).

Minería de Procesos: Convertir Datos en Valor

Minería de Procesos: Convertir Datos en Valor PDF Author: Enrico Guardelli
Publisher: MedTechBiz
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 118

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Minería de procesos: convertir datos en valor es una guía completa que explora el análisis de datos y la gestión de procesos de negocio a través de la minería de procesos. Este libro detalla todo, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, proporcionando una descripción completa de la disciplina. Los lectores aprenderán sobre algoritmos de descubrimiento, verificación de cumplimiento, análisis de rendimiento y minería de procesos en tiempo real. Además, el libro presenta herramientas clave de minería de procesos como ProM, Disco y Celonis y analiza tecnologías emergentes como Machine Learning, Big Data e IoT.

Data science y redes complejas

Data science y redes complejas PDF Author: Eloy Vicente Cestero
Publisher: Editorial Centro de Estudios Ramon Areces SA
ISBN: 8499612989
Category : Computers
Languages : es
Pages : 457

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Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teórica y práctica de Minería de Datos, Inteligencia Artificial y Teoría de Grafos para poder aplicar estas técnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos básicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ámbitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos prácticos paradigmáticos es uno de nuestros objetivos principales.

Inteligencia Artificial Avanzada

Inteligencia Artificial Avanzada PDF Author: Luis Fernando Tejada Yepes
Publisher: Independently Published
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 0

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Este libro ofrece una introducción rigurosa y actualizada a la Inteligencia Artificial avanzada, abarcando los aspectos teóricos y prácticos de esta disciplina. El libro está dirigido a estudiantes, profesionales e investigadores que quieran profundizar en el conocimiento y la aplicación de la Inteligencia Artificial a diversos problemas y dominios. Presenta los fundamentos de la Inteligencia Artificial, la definición, los objetivos, los desafíos y las oportunidades de esta disciplina. Explica las principales ramas de la Inteligencia Artificial, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computador, la robótica y los sistemas expertos. Se describen los conceptos, métodos y algoritmos más relevantes de cada rama, así como sus aplicaciones y ejemplos. Se centra en el análisis de datos, como una habilidad esencial para la Inteligencia Artificial. Se presentan las herramientas y técnicas para recopilar, limpiar, transformar, modelar y visualizar datos, así como para diseñar, implementar y evaluar sistemas inteligentes. Se incluyen casos prácticos y ejercicios para ilustrar el proceso de análisis de datos. Aborda las implicaciones sociales, económicas y éticas de la Inteligencia Artificial. Se analizan los beneficios y riesgos de la Inteligencia Artificial para la humanidad, así como los principios y normas que deben regir su uso responsable. El libro se basa en las últimas investigaciones y avances en el campo de la Inteligencia Artificial. El libro combina una exposición clara y didáctica con una perspectiva crítica y reflexiva. El libro pretende ser un recurso útil y actualizado para todos aquellos que quieran aprender o profundizar en la Inteligencia Artificial avanzada.

Validación de modelos predictivos en minería de datos

Validación de modelos predictivos en minería de datos PDF Author: José Alberto Frydman Prizant
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
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Aprendizaje de máquina (Machine Learning) es una de las áreas más importantes en inteligencia artificial y su reciente aplicación en la extracción de información en grandes bases de datos de la industria y los negocios se conoce como Minería de Datos (Data Mining). Dado que existe un número bastante grande de métodos de aprendizaje usados en Minería de Datos, ha surgido recientemente un mayor interés en su comparación y en establecer las ventajas y desventajas de cada uno. Saber escoger el mejor algoritmo para un problema en especial tiene un poco de ciencia y arte, y si bien se han comenzado a usar métodos estadísticos para este propósito, no existe un consenso en la comunidad de inteligencia artificial sobre cuál es la técnica adecuada para elegir el mejor método para un problema en particular. En esta investigación se propone el análisis de varianza como una técnica robusta que no presenta los inconvenientes de la prueba t apareada, ni el efecto multiplicativo cuando se comparan más de dos algoritmos. Saber elegir el mejor algoritmo para extraer información oculta de los repositorios puede considerarse una ventaja competitiva en todo negocio cuya operación genere o requiera gran cantidad de datos.