REDES NEURONALES Y APLICACIONES. AJUSTE DE FUNCIONES,CLUSTER, PAT RONES Y SERIES

Utilizando técnicas modernas, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático, los modelos predictivos ayudan a los analistas a realizar previsiones futuras sobre variables de interés como suelen ser ventas, ingresos, gastos, etc. También suelen utilizarse para pronosticar probabilidades de fraude, riesgo, devolución de créditos y siniestro en el seguro. Entre los modelos predictivos más interesantes se encuentran las redes neuronales. MATLAB implementa la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox a partir de la versión 18) especializada en las técnicas de analítica basadas en redes neuronales. Esta caja de herramientas proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar tareas de clasificación, regresión, agrupación, reducción dimensional, previsión de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. La caja de herramientas incluye algoritmos de aprendizaje profundo de redes neuronales convolucionales y autocodificadores para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de patrones. El libro comienza tratando el ajuste de modelos de regresión mediante redes neuronales. A continuación, se profundiza en la segmentación por análisis clúster mediante redes neuronales utilizando mapas autoorganizativos, redes de Kohonen y redes competitivas. A continuación, se aborda el reconocimiento y clasificación de patrones con redes neuronales. El texto