Máquinas de aprendizaje y reconocimiento de patrones en señales biométricas.
Enviado por Jose Montero • 25 de Febrero de 2016 • Trabajo • 420 Palabras (2 Páginas) • 132 Visitas
ESTUDIANTE: JOSE MONTERO PATIÑO CODIGO: 2012114072
Máquinas de aprendizaje y reconocimiento de patrones en señales biométricas
Está compuesta por una máquina de aprendizaje que se encargar de recoger la data y clasificarla dependiendo como se le enseñe y se le guie con diversas técnicas hay que tener en cuenta que la máquina de aprendizaje debe ser capaz de enfrentarse a cualquier data nueva que pueda surgir.
En la charla se puedo apreciar como comparaban estas máquinas con las de unas que se utilizaban para minería ya que se pudo observar que buscaban llegar a clasificaciones similares pero con datas y escalas diferentes pero con el mismo problema de arranque.
Es una mineria de datos, para crear patrones y generar clases para agrupar datos.
¿qué es la minería de datos?
¿qué tareas tiene la minerías de datos?
métodos estadísticos para caracterizar patrones por medios de funciones matemáticas.
- clasificación [Predichos]
2) claustorización [Descriptivos]
3) descubrimiento de reglas de asociación [Descriptivo]
4) descubrimiento de patrones [Descriptivo]
5) regresión [predictivo]
Debe hacerse acompañado de un experto se encarga de desarrollar algoritmos capaces de “aprender” un modelo a partir de ejemplos.
Clasificación:
recibir una data, tomar uno de sus atributos, mandarlo como una clase, encontrar un modelo para ese atributo que lo plantee como una función de los valores de los otros atributos. tomar variables independientes y en base a ellas, generar los algoritmos inteligentes, para las máquinas de aprendizaje.
Neuro + Programación = DX
usado para monitorear la actividad eléctrica del cerebro ubicar en qué lugar se encuentre
Datos regulares: (valor de la señal alto) son datos inmersos en el radio objetivo
Datos irregulares: (valor de la señal bajo) son datos fuera del radio objetivo
Escaneo Frontal, central, parietal, occipital .
El tipo de máquina de aprendizaje se define según a data que posees y la información que se necesita y el origen de los datos, migrando modificando sus características a otros tipos de máquinas de aprendizaje.
Ajustar los parámetros a la máquina, para comportarse muy bien con la data actual. usa los dato en tiempo real.
Dificultades para innovar en el campo de manejo de señales
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