Big Data Analytics Con Redes Neuronales Usando Matlab

BIG DATA ANALYTICS con REDES NEURONALES usando MATLAB

El análisis de grandes datos examina archivos de gran tamaño para descubrir patrones ocultos, agrupaciones, correlaciones y otras percepciones. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia de negocios más tradicionales. En este libro se presentan técnicas de Big Data Analytics basadas en redes neuronales con la finalidad de ajustar funciones, realizar análisis clúster, profundizar en el reconocimiento de patrones, predecir con series temporales y optimizar el trabajo con redes neuronales como el Perceptrón Multicapa y la Red de Base Radial. También se trata el trabajo con técnicas de Deep Learning Los conceptos se ilustran con ejemplos resueltos con MATLAB

REDES NEURONALES con MATLAB

MATLAB dispone de la herramienta "Toolbox de redes neuronales" que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar, y simular redes neuronales. MATLAB permite utilizar las redes neuronales para la clasificación, regresión, clustering, reducción de la dimensionalidad, predicción de series de tiempo, y el modelado de sistemas dinámicos y control.El Toolbox (caja de herramientas) incluye redes neuronales convolucionales, deep learnig, autoencoder, algoritmos de clasificación de imágenes y tareas de aprendizaje. Para acelerar el trabajo con grandes conjuntos de datos, puede distribuir los cálculos y datos a través de los procesadores de varios núcleos, GPU, y clusters de ordenadores utilizando Parallel Computing Toolbox.Este libro presenta, a través de ejemplos, el trabajo con el Toolbox de redes neuronales de MATLAB para ajuste de modelos, análisis clúster, predicción con series temporales, reconocimiento de patrones, implementación de paralelismo y tareas de Big Data.

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