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Econometría II - Coggle Diagram
Econometría II
Introducción a la minería de datos
La minería de datos es una técnica que utiliza algoritmos y modelos.
Se aplica para analizar y predecir tendencias económicas y financieras.
Técnicas de minería de datos: regresión
La regresión es una técnica de minería de datos que se utiliza para analizar la relación entre variables.
Tipos de regresión
Regresión lineal
Regresión logística
Técnicas de minería de datos: clustering
Se utiliza para agrupar conjuntos de datos similares.
Identifica patrones y segmentos de mercado.
Técnicas de minería de datos: análisis de redes
Se utiliza para analizar la relación entre nodos en una red.
Métricas de análisis de redes
Centralidad
Modularidad
Procesamiento de datos para la minería de datos
Incluye la limpieza y transformación de los datos para asegurar la calidad y coherencia.
Introducción a las redes neuronales
Son un tipo de modelo de aprendizaje automático que imita el funcionamiento del cerebro humano.
Ajuste de modelos de regresión con redes neuronales
Implica encontrar los pesos y los sesgos óptimos para conectar las capas de neuronas en la red.
Arquitectura de una red neuronal
Depende del problema que se esté resolviendo, sin embargo, hay características comunes en todas las redes neuronales, como la cantidad de capas ocultas y el número de neuronas en cada capa.
Entrenamiento de una red neuronal
Implica alimentarla con datos de entrada y salida conocidos para que ajuste los pesos de las conexiones entre neuronas.
Aplicaciones de las redes neuronales
Las redes neuronales tienen varias aplicaciones, como la predicción del precio de las acciones, el análisis de riesgo crediticio, la detección de fraudes financieros, etc.