Redes de Neuronas Artificiales
Casos Prácticos
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Descripción. Documento en el que se describen cuestiones relativas a la prepación de los datos antes de ser utilizados por una red de neuronas. Incluye también las diferentes medidas de evaluación dependiendo del problema a resolver.
CP 2. Dominio de regresión: Estimación de la Radiación Solar
Descripción. Se describe el dominio de regresión que será utilizado en los casos prácticos y se proporcionan los datos.
CP 2.1. Descripción del dominio (PDF)
CP 2.2. Datos (CVS)
CP 3. Dominio de clasificación: Tipo de cielo
Descripción. Se describe el dominio de clasificación que será utilizado en los casos prácticos y se proporcionan los datos.
CP 3.2. Datos (CVS)
CP 4. Caso Práctico I
Descripción. Resolución del problema de regresión utilizando ADALINE.
CP 5. Caso Práctico II
Descripción. Resolución del problema de regresión utilizando Perceptron Multicapa.
CP 5.1. Enunciado y guía para la realización (PDF)
CP 5.2. Script en R para la realización de la práctica (TXT)
CP 5.3. Autoevaluación (PDF)
CP 6. Caso Práctico III
Descripción. Resolución del problema de clasificación utilizando Perceptron Multicapa.
CP 6.1. Enunciado y guía para la realización (PDF)
CP 6.2. Script en R para la realización de la práctica (TXT)
CP 6.3. Autoevaluación (PDF)
CP 7. Caso Práctico IV
Descripción. Resolución del problema de regresión y clasificación utilizando las Redes de Base Radial.
CP 7.1. Enunciado y guía para la realización (PDF)
CP 7.2. Script1 en R para la realización de la práctica (TXT)
CP 7.3. Script2 en R para la realización de la práctica (TXT)
CP 7.4. Autoevaluación (PDF)
CP 8. Caso Práctico V
Descripción. Resolución del problema de clasificación utilizando técnicas de agrupación (Mapas de Kohonen).