Ingeniería de Sistemas y Computación · 2020
Estado del arte de la aplicación del aprendizaje de máquina no supervisado en el análisis de patrones de comportamiento que permitan identificar variables de incidencia en fenómenos sociales
Esta monografía pretende dar una visión amplia y completa acerca de la utilización del aprendizaje de máquina en contextos de tipo social, específicamente, el aprendizaje no supervisado, que es sin duda el que mejor se adapta a problemas de este tipo, pues el comportamiento de las comunidades o entes sociales cambia de acuerdo con las condiciones en las que se ve inmerso, por tanto, es difícil esperar un comportamiento específico que permita entrenar una máquina a partir de este...
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Contenido
- INTRODUCCIÓNp. 7
- PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAp. 8
- OBJETIVOSp. 9
- OBJETIVO GENERALp. 9
- OBJETIVOS ESPECÍFICOSp. 9
- JUSTIFICACIÓNp. 10
- METODOLOGÍAp. 11
- EL ANÁLISIS DE PATRONES DE COMPORTAMIENTO EN FENÓMENOS SOCIALESp. 12
- TÉCNICA DE AGRUPAMIENTO O CLÚSTERp. 15
- CONDICIÓN DE PARADAp. 16
- RESULTADOSp. 19
- RESTRICCIÓN DE LA TÉCNICA DE AGRUPAMIENTO O CLÚSTERp. 19
- CLASIFICADORES BASADOS EN REGLASp. 20
- ARQUITECTURA DEL CLASIFICADORp. 20
- TÉCNICA DE SEGUIMIENTO (TRACKING)p. 21
- CLASIFICACIÓN DE COMPORTAMIENTO NO SUPERVISADOp. 22
- EXTRACCIÓN DE COMPONENTES INDEPENDIENTESp. 23
- MODELOS DE MEZCLA GAUSSIANAp. 25
- DE LAS TÉCNICASp. 26
- CONCLUSIONESp. 28
- BIBLIOGRAFÍAp. 30