Curso Network

NetWork - Redes Neuronales- Con dos Software - JASP y SPSS

"Las redes neuronales son la herramienta preferida para muchas aplicaciones de minería de datos predictiva por su potencia, flexibilidad y facilidad de uso. Las redes neuronales predictivas son especialmente útiles en las aplicaciones cuyo proceso subyacente sea complejo".
  • "Las redes neuronales utilizadas en las aplicaciones predictivas, como las redes de perceptrones multicapa (MLP) y las de función de base radial (RBF), se supervisan en el sentido de que los resultados pronosticados por el modelo se pueden comparar con los valores conocidos de las variables de destino. Previsiones y Árboles de decisiones le permite ajustar las redes MLP y RBF y guardar los modelos resultantes para la puntuación.".
Si bien su aplicabilidad fue planteada inicialmente para una gran cantidad de datos, también es útil para bases de datos no necesariamente grandes. Con respecto a las áreas de aplicacion, no hay condiciones para ello, será la imaginación la que nos limite, esto lleva a decir, que tanto en las áreas sociales, salud, administración, marketing, ingenierías y donde usted pueda tener una serie de datos.
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La modalidad es mixta, es decir, se tendrán seis encuentros online (se graban) y se complementan con algunos vídeos logrados previamente para facilitar su estudio. De igual manera, se comparten presentaciones construidas para el presente curso online, artículos seleccionados y archivos PDF para complementar el estudio. Análisis de artìculos.

El aprendizaje automático en JASP lo hace excepcionalmente fácil de aplicar para los investigadores y en el SPSS se complementa con el uso de redes perceptrón y radial, logrando un amplio expectro de aplicación en modelos predictivos para una o más variables dependientes.

Curso Online NetWork - Redes Neuronales. – Vídeos MP4 -

Seis encuentros online por el aula virtual salaciemonline.myownmeeting.net/ todos ellos sábados a las 2:00 P.M hora de Colombia. Luego de cada sesión se envían los enlaces para que los puedan volver a observar y estudiar en su comodidad y en el horario que dispongan

El contenido tendrá dos grandes bloques o módulos: Network con SPSS y Network con JASP. Un módulo adicional inicial sobre conceptos básicos del tema, donde está inmerso y simbología. El SPSS se sub divide en dos: Perceptrón multicapa y de base radial.

1. Módulo Introducción a las Redes Neuronales. ¿Qué es una red neuronal?. Estructura de una red neuronal. Relación entre las redes neuronales artificiales y la inteligencia artificial.Lenguaje propio de las Network.

2. Módulo 2: Aplicaciones con JASP- Una alternativa del AFC con Network.  Utilización del Bootstrapping– 

3. Módulo 3.1:  Redes perceptrón para predecir-3.2 Redes de base radial predicción. Aplicaciones de ambos tipos de red, comparación con procedimientos tradicionales.

Contenido

Modulo 1: Conceptos básicos sobre REDES NEURONALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. 

Pautas generales del curso compartir bases de datos, metodología, fortalecimiento de algunos menús básicos del programa JASP.Introducción a Machine Learning, métodos supervisados y no supervisados, lenguaje técnico. 

Modulo 2: Network con JASP.

Se utilizan para modelar interacciones entre un gran número de variables. En lugar de intentar reducir la estructura de las variables a su información compartida, como se hace en el modelado de variables latentes, estimamos la relación entre todas las variables directamente. Aplicación del AFC.

Modulo 3:

3.1 Perceptrón multicapa: 

El procedimiento Perceptrón multicapa (MLP) genera un modelo predictivo para una o más variables dependientes (de destino) basada en los valores de las variables predictoras.

«Variables dependientes. Las variables dependientes pueden ser:

  • Nominal. cuando sus valores representan categorías que no obedecen a una clasificación intrínseca.
  • Ordinal. cuando sus valores representan categorías con alguna clasificación intrínseca.
  • Escalas. (continua) cuando sus valores representan categorías ordenadas con una métrica con significado, por lo que son adecuadas las comparaciones de distancia entre valores. Son ejemplos de variables de escala: la edad en años, ingresos».
3.2 Función de base radial:
 

El procedimiento Función de base radial (RBF) genera un modelo predictivo para una o más variables dependientes (de destino) basado en los valores de las variables predictoras. Las variables dependientes puedn ser como en el caso anterior nominal, ordinal o escala)-

 

La inversión es de 150 dólares fuera de Colombia, en el país es de 485.000. Se pueden cancelar por Western Unión y Paypal desde el exterior y en Bancolombia en el país cuenta de ahorro 61463568030 a nombre del tutor León Darío Bello Parias.

El tutor León Darío Bello Parias estadístico y docente investigador con más de 34 años de experiencia y asesor de múltiples trabajos de investigación y acompañamiento en tesis y publicación de artículos.

Estadìstico León Darío Bello Parias

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