ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R. TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN

La inteligencia artificial supone la base de todo el aprendizaje automático y el futuro de todos los procesos complejos de toma de decisiones combinando algoritmos matemáticos y técnicas de Aprendizaje Automático. A lo largo de este libro se desarrollan la mayoría de las técnicas de aprendizaje supervisado para la clasificación desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R. Se profundiza en al Análisis Discriminante, Árboles de decisión, Árboles Aleatorios, Random Forest, Modelos lineales Generalizados, Modelos de Elección Discreta, Modelo Logit Binario, Modelo Logit Multinomial, Modelo Probit Binario, Modelo Probit Multinomial, Modelo de Poisson, Modelo Binomial Negativa, Modelos de Recuento, Modelos de Redes Neuronales, y Predicción con Series Temporales mediante Redes Neuronales.