Minería de Datos. REDES NEURONALES

Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la información altamente interconectados, que son capaces de aprender con la información que se les proporciona. Las redes neuronales pueden aplicarse a gran número de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos teóricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis y filtrado de señales, clasificación, discriminación, análisis financiero, predicción dinámica, etc. Este libro profundiza en los siguientes temas: Descripción de una red neuronal Función de salida y funciones de transferencia o activación Redes neuronales y ajuste de modelos de regresión Aprendizaje en las redes neuronales Funcionamiento de una red neuronal El algoritmo de aprendizaje retropropagación (back-propagation) Análisis discriminante a través del perceptrón Análisis de series temporales mediante redes neuronales Análisis de componentes principales con redes neuronales Clustering mediante redes neuronales Entornos de trabajo de SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine (IBM SPSS Modeler) Redes neuronales con IBM SPSS Modeler Redes neuronales con SAS Enterprise Miner Valoración de modelos de redes Comparación de modelos de redes con otros modelos