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• Regresi´on de datos
• Redes bayesianas
• Aprendizaje de maquina (Sistemas de recomendaci´on,
chatbots)
• Perceptrones
• Redes neurales
• Clustering
• KNN
• SNA
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• Venta (Chatbots, sistemas de recomendaci´on)
• Fidelizaci´on (Software consciente de contexto, an´alisis de
redes sociales)
• Producci´on (Redes neurales, redes bayesianas)
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2 Crear el modelo
3 Entrenar el modelo
4 Comprobar su funcionamiento
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• Estructura
• Conceptos ocultos (Hidden concepts)
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• Unsupervised learning (conceptos ocultos)
• Reinforcement learning (feedback)
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• Activo
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• Clasificaci´on (Binario)
• Regresi´on (Continuo)
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Detalles
• Generativo (Generalizaciones)
• Discriminativo (Distinguir)
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Navaja de Occam
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Navaja de Occam
”Pluralitas non est ponenda sine necessitate”
”Plurality is not to be posited without necessity”
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Navaja de Occam (Espa˜nol)
Cuando se tienen dos teorias que obtenen las mismas
predicciones, generalmente la m´as simple es la mejor
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Bibliotecas
Principales
• DeepLearning4J https://deeplearning4j.org/
• BID Data Project
http://bid2.berkeley.edu/bid-data-project/
• Neuroph
http://neuroph.sourceforge.net/index.html
• Smile http://haifengl.github.io/smile/
Complementarias
• Commons Math
http://commons.apache.org/proper/commons-math/
• Eclipse Collections
https://www.eclipse.org/collections/
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Paas
• AmazonML
https://aws.amazon.com/machine-learning/
• Bluemix - Watson https:
//www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/watson
• Oracle Advanced Analytics https://www.oracle.com/
database/advanced-analytics/index.html
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1 Mamiferos
2 Aves
3 Sangre fria
4 Pez
5 Anfibios
6 Insectos
7 Maritimo
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Demo
1 Cabello
2 Plumas
3 Huevos
4 Leche
5 Volador
6 Acuatico
7 Depredador
8 Dientes
9 Columna vertebral
10 Respira
11 Venenoso
12 Aletas
13 Cantidad piernas
14 Cola
15 Domestico
16 ”Tama˜no gato”
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JRiskSimulator
• Problema: Mejorar las recomendaciones en ISO 27001
• Modelo: Clasificaci´on inmediata mediante an´alisis de
redes sociales
• Implementaci´on: JGraph + JUNG + Commons Math +
Java FX
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JRiskSimulator
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Medmigo
• Problema: Adaptar la recomendaci´on de un profesional de
acuerdo a las recomendaciones de mis amigos
• Modelo: Clasificaci´on inmediata mediante perceptrones
+ An´alisis de redes sociales
• Implementaci´on: Neuroph + Commons Math + Lucene
Search + Java EE
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SGB - Bible Generation
• Problema: Indexar n cantidad de biblias en un
metabuscador que soporte ”palabras parecidas”
• Modelo: Binary tree + Tokenization + Levenshtein
distance + Lazy data fetch
• Implementaci´on: Lucene Search + Java EE
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