Descripción
REDES NEURONALES Y APLICACIONES. AJUSTE DE FUNCIONES,CLUSTER, PATRONES Y SERIES
Resumen del libro
Este manual práctico ofrece una guía completa sobre el uso de redes neuronales para la construcción de modelos predictivos. A través de MATLAB y su herramienta especializada (Deep Learning Toolbox), el lector aprenderá a crear, entrenar y simular redes para tareas de clasificación, regresión, agrupación y previsión de series temporales. El libro conecta la teoría con aplicaciones reales como la predicción de ventas, la detección de fraudes o la evaluación de riesgos, proporcionando las claves para dominar una de las técnicas más potentes del aprendizaje automático.
¿De qué trata?
La obra se centra en la aplicación práctica de las redes neuronales como herramienta de análisis predictivo. Explica cómo utilizar la herramienta Neural Network Toolbox de MATLAB (Deep Learning Toolbox en versiones recientes) para abordar problemas complejos de datos. A lo largo de sus páginas, el lector descubrirá cómo implementar algoritmos para el ajuste de funciones, la clasificación de patrones, la agrupación de datos (cluster) y la previsión de series temporales. Se tratan tanto los fundamentos teóricos como la ejecución paso a paso de los modelos, permitiendo al usuario aplicar estas técnicas a campos como la economía, la ingeniería o la ciencia de datos para realizar pronósticos sobre ventas, ingresos, riesgos crediticios o comportamientos anómalos.
Temas principales
- Modelado predictivo con redes neuronales en MATLAB.
- Ajuste de funciones y regresión mediante aprendizaje automático.
- Algoritmos de agrupación (clustering) y clasificación de patrones.
- Previsión y análisis de series temporales.
- Aplicaciones prácticas en detección de fraude, evaluación de riesgos y predicción de ventas.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a analistas de datos, ingenieros, científicos de datos y estudiantes de áreas técnicas que deseen aplicar redes neuronales a problemas reales de predicción. Es especialmente útil para aquellos que trabajan con MATLAB y buscan una guía práctica para utilizar la Deep Learning Toolbox en proyectos de minería de datos, modelado estadístico o aprendizaje automático, sin requerir una base teórica excesivamente profunda.
Qué aporta este libro
- Un enfoque práctico y aplicado para implementar redes neuronales en MATLAB.
- Capacidad para construir modelos predictivos que resuelvan problemas de clasificación, regresión y series temporales.
- Herramientas para realizar análisis de riesgos, detección de fraudes y pronósticos de ventas.
- Dominio de la Deep Learning Toolbox, desde la creación hasta la simulación de redes neuronales.
Ficha técnica
- Autor: PEREZ, CESAR
- Editorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.
- Idioma: Español
- Tema: NEUROCIENCIAS, REDES NEURONALES Y SISTEMAS DIFUSOS
- Colección: FORMACION PROFESIONAL
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: octubre de 2024
- Número de páginas: 560
- Peso: 534 g
Valoración editorial
Se trata de un manual técnico de gran utilidad para profesionales y estudiantes que buscan dar el salto de la teoría a la práctica con redes neuronales. Su valor reside en la aplicación directa sobre MATLAB, una de las plataformas más extendidas en el ámbito de la ingeniería y el análisis de datos. La obra destaca por su enfoque en la resolución de problemas concretos (predicción, clasificación, agrupación), lo que la convierte en una referencia sólida para quien necesite implementar modelos predictivos de forma eficiente y fundamentada.