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24 relaciones: Algoritmo de Metropolis-Hastings, Aprendizaje automático, Biología computacional, Bootstrapping (estadística), Cadena de Márkov, Ciencia de datos, Ciencias de la computación, Clasificación estadística, Computación científica, Conjunto de datos, Conocimiento, Edward Wegman, Estadística, Física computacional, Inteligencia artificial, Lingüística computacional, Matemática computacional, Máxima verosimilitud, Método de Montecarlo, Red neuronal artificial, Regresión local, Remuestreo, Stata, Tamaño de la muestra.
Algoritmo de Metropolis-Hastings
En estadística y física estadística, el algoritmo Metropolis-Hastings es un método de Monte Carlo en cadena de Markov para obtener una secuencia de muestras aleatorias a partir de una distribución de probabilidad a partir de la cual es difícil el muestreo directo.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
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Biología computacional
La biología computacional es el uso de algoritmos y computadores para facilitar el entendimiento de problemas biológicos.
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Bootstrapping (estadística)
El bootstrapping (o bootstrap) es un método de remuestreo propuesto por Bradley Efron en 1979.
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Cadena de Márkov
En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Márkov o modelo de Márkov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior.
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Ciencia de datos
La ciencia de datos es un campo académico interdisciplinario que utiliza estadística, computación científica, métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para obtener (recolectar o extraer), tratar, analizar y presentar informes a partir de datos ruidosos, estructurados y no estructurados.
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Ciencias de la computación
Las ciencias de la computación estudian los fundamentos teóricos de la información y el cómputo, junto con técnicas prácticas para la implementación y aplicación de estos fundamentos teóricos.
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Clasificación estadística
En aprendizaje automático y estadística, la clasificación estadística es el problema de identificar a cuál de un conjunto de categorías (subpoblaciones) pertenece una nueva observación, sobre la base de un conjunto de datos de formación que contiene observaciones (o instancias) cuya categoría de miembros es conocida.
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Computación científica
La computación científica o ciencia computacional es el campo de estudio relacionado con la construcción de modelos matemáticos y técnicas numéricas para resolver problemas científicos y problemas de ingeniería.
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Conjunto de datos
Un conjunto de datos (conocido también por el anglicismo dataset, comúnmente utilizado en algunos países hispanohablantes) es una colección de datos habitualmente tabulada.
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Conocimiento
El conocimiento es la familiaridad, la conciencia o la comprensión de alguien o de algo, como pueden ser los hechos (conocimiento descriptivo), las habilidades (conocimiento procedimental) o los objetos (conocimiento por familiaridad).
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Edward Wegman
Edward Wegman es un profesor estadounidense, y estadístico de la George Mason University, y anteriormente catedrático del Concejo Nacional de Estudios del Comité sobre Estadística Aplicada y Teórica.
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Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
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Física computacional
Se denomina física computacional a una rama de la física que se centra en la elaboración de modelos por ordenador de sistemas con muchos grados de libertad para los cuales ya existe una teoría computacional.
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Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.
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Lingüística computacional
La lingüística computacional es un campo interdisciplinario que se ocupa del desarrollo de formalismos del funcionamiento del lenguaje natural, tales que puedan ser transformados en programas ejecutables para un ordenador.
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Matemática computacional
La matemática computacional comprende la investigación matemática en las áreas de la ciencia; donde la informática juega un papel central y esencial, a través de los algoritmos, métodos numéricos y métodos simbólicos.
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Máxima verosimilitud
En estadística, la estimación por máxima verosimilitud (conocida también como EMV y, en ocasiones, MLE por sus siglas en inglés) es un método habitual para ajustar un modelo y estimar sus parámetros.
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Método de Montecarlo
El método de Montecarlo es un método no determinista o estadístico numérico, usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas de evaluar con exactitud.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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Regresión local
En estadística, la regresión local (también conocida por sus siglas en inglés, LOESS o LOWESS) es uno de muchos métodos modernos de construcción de modelos basados en los clásicos, como la regresión lineal y no lineal.
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Remuestreo
En el ámbito de la estadística, se denomina remuestreo (resampling, en inglés) a una variedad de métodos que permiten realizar algunas de las siguientes operaciones.
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Stata
Stata es un paquete de software estadístico creado en 1985 por StataCorp.
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Tamaño de la muestra
En estadística el tamaño de la muestra se le conoce como aquel número determinado de sujetos o cosas que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.
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Computación estadística, Computational statistics.
