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Machine learning with RapidMiner Studio
dc.contributor.author | Daza Vergaray, Alfredo | |
dc.contributor.author | Mauricio Sánchez, David Santos | |
dc.date.accessioned | 2023-03-21T19:44:01Z | |
dc.date.available | 2023-03-21T19:44:01Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.issn | 978-612-4435-88-1 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/109467 | |
dc.description.abstract | El machine learning consiste en el análisis de datos para obtener conocimiento importante que ha sido extraído a partir de la información de grandes volúmenes de datos. El objetivo principal del libro es instruir al lector en esta disciplina y guiarlo en el desarrollo de modelos descriptivos y predictivos que faliciten la toma de decisiones en una empresa, haciendo uso de la herramienta Rapid Miner Studio, uno de los programas más usados hoy en día para este fin. Entre los principales temas abordados en esta obra se hallan las metodologías y las técnicas de este campo, la característica del Rapid Miner Studio, las opciones de la interfaz y los pasos importantes para su instalación y configuración. Además, se proponen 24 casos prácticos que son resueltos de manera didáctica con técnicas como árboles de decisiones, redes neuronales, los clústers, las series temporales, las reglas de asociación y dependencia, la validación de datos erróneos y la integración y partición de datos. Este libro está dirigido a todos aquellos que necesiten efectuar toma de decisiones a partir del análisis de grandes volúmenes de datos. Por tal motivo representa un aporte valisoso para los estudiantes y profesionales de Ingeniería de Sistemas, Ingenieria Industrial, Estadística, Adminsitración de Empresas, Marketing, Medicina, Educación, entre otras áreas. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Fondo Editorial de la Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | RapidMiner Studio | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje | es_PE |
dc.subject | Análisis de datos | es_PE |
dc.subject | Modelos descriptivos | es_PE |
dc.subject | Modelos predictivos | es_PE |
dc.title | Machine learning with RapidMiner Studio | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/book | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería Empresarial | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Estrategia y Planeamiento | es_PE |
renati.author.dni | 40466240 | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Desarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social. | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
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