Métodos de identificación de las variables de entrada

Métodos de identificación de las variables de entrada

IAN ALEXANDER CELIO ORTEGA GRUPO: 504

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Índice

1.- Preprocesado de los Datos

2.- Segmentación

3.- Técnicas

Presentación del módulo

1.- Preprocesado de los Datos

Limpieza de datos:La limpieza de datos tiene como objetivo eliminar o corregir los datos erróneos, incompletos o irrelevantes. Algunas de las técnicas más comunes para la limpieza de datos incluyen: Normalización:La normalización es el proceso de ajustar los datos a un rango común para que las características tengan una escala similar, lo que ayuda a mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Existen varias técnicas para normalizar los datos: Reducción de ruido:El ruido en los datos son valores aleatorios o errores que pueden afectar la calidad de los modelos. Algunas técnicas para reducir el ruido incluyen:

El preprocesado de datos es una etapa clave en el análisis de datos y consiste en preparar los datos de manera adecuada antes de ser utilizados en modelos de análisis o aprendizaje automático. A continuación, te explico las principales etapas de preprocesado:

Presentación del módulo

2.- Segmentación

La segmentación es el proceso de dividir un conjunto de datos en grupos más pequeños y homogéneos con características similares. A continuación, describo las técnicas y herramientas utilizadas en este proceso

Técnicas de segmentación: Existen diversos métodos para segmentar datos dependiendo del tipo de datos y el objetivo de la segmentación: Herramientas utilizadas: Algunas de las herramientas más comunes para segmentar datos incluyen:

Sesiones de aprendizaje

3.- Técnicas

Métodos estadísticos

Algoritmos de aprendizaje automático

Los métodos estadísticos son cruciales para identificar variables relevantes o para entender la estructura de los datos. Algunas de las técnicas más comunes incluyen:

Los algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para construir modelos predictivos y de clasificación. Algunos de los más utilizados son:

Autoevaluación del módulo

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IAN ALEXANDER CELIO ORTEGA GRUPO: 504