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dc.contributor.authorDaza Vergaray, Alfredo
dc.contributor.authorMauricio Sánchez, David Santos
dc.date.accessioned2023-03-21T19:44:01Z
dc.date.available2023-03-21T19:44:01Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.issn978-612-4435-88-1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/109467
dc.description.abstractEl 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherFondo Editorial de la Universidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectRapidMiner Studioes_PE
dc.subjectAprendizajees_PE
dc.subjectAnálisis de datoses_PE
dc.subjectModelos descriptivoses_PE
dc.subjectModelos predictivoses_PE
dc.titleMachine learning with RapidMiner Studioes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookes_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería Empresariales_PE
dc.description.lineadeinvestigacionEstrategia y Planeamientoes_PE
renati.author.dni40466240
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE


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