Etiqueta: MODELOS BASADOS EN DATOS
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Redes Bayesianas para la generación de datos sintéticos
Las redes Bayesianas se basan en las reglas de probabilidad, y mas concretamente en el Teoremas de Bayes: Este teorema nos permite crear estructuras de redes que codifican las relaciones que hay entre las diferentes variables (maravillosas las matemáticas). Esto se representa con nodos (que simbolizan a las variables) y flechas (que simbolizan las relaciones…
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Procesos Gaussianos para la generación de datos sintéticos
Los procesos Gaussianos son un tipo de modelo estadístico generativo, por lo tanto para cada punto se calcula no solo la predicción de él, si no su distribución (esto significa que cada punto tiene consigo un intervalo de confianza asignado, de valores esperados), son modelos complejos de crear y que requieren un trabajo previo para…
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ARIMA/SARIMA para la generación de datos sintéticos
Los modelos de AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) o Seasonal ARIMA (SARIMA) son modelos que se usan exclusivamente con datos que vienen en forma de series temporales. Están formados por diferentes componentes que se unen para la predicción de los próximos datos en la serie temporal (denominado normalmente forecasting), para entender estos modelos describiremos ahora…
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Agent Based Models para la generacion de datos sintéticos
Hace una temporada os enseñamos la diferencia entre modelos basados en datos y modelos basados en física. El trabajo que os hemos ido presentado en el área de Gemelo Digital se ha centrado siempre mas en modelos basados en datos, por las complicaciones que los modelos basados en física traían, hoy sin embargo queremos refrescar…
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Variational Autoencoders para la generacion de datos sintéticos
Los Variational Autoencoders (VAE) son un tipo de autoencoder (o autocodificador), que se usa específicamente para la generación de datos sintéticos. Por lo tanto, es importante entender primero que es un Autoencoder. Los Autoencoders fueron descritos por primera vez formalmente en 1986 [1], aunque fue Kramer en 1991 [2], quien presentó una estructura concreta, y…
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Kernel Density Estimators para la creación de datos sintéticos
Comenzamos este maravilloso mes de Abril con otro tipo de modelo estadístico generativo, en este caso los Kernel Density Functions. La motivacion de este tipo de algoritmos es ser capaces de describir la función de densidad de una población basándonos unicamente en una muestra limitada de esta. Es importante que entendamos a que nos referimos…
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Normalizing Flows para la creación de datos sintéticos:
Los Normalizing Flows son un tipo de Probabilistic Generative Model, esto significa que lo que buscamos simular con el modelo es la distribución de una variable X, usando los datos que tenemos (xi), describiéndola con una función de densidad pX(x) y que además es parametrizado por un valor θ. La idea principal de este modelo…
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Mantenimiento predictivo a partir de datos acústicos
Para desarrollar un sistema de mantenimiento predictivo se suelen utilizar datos de sensores con el fin de monitorizar el estado de los equipos y predecir posibles fallos antes de que ocurran. Tradicionalmente, estos sensores miden variables como la temperatura, la vibración o la corriente eléctrica. En algunas ocasiones, el uso de sensores puede resultar invasivo,…
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Algoritmos genéticos para la creación de datos sintéticos
Continuando con los modelos de generación de datos sintéticos, hoy presentamos los denominados Algoritmos Genéticos. (GA) La idea de estos algoritmos surge en la década de 1960 bajo la mano de John Holland y continuó siendo refinado hasta que en 1975 presento el algoritmo definido en su libro [1]. Con los GA se busca reflejar…
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Boltzmann Machines para la generación de datos sintéticos
Para esta entrada del blog os pido que saquéis vuestro lado más matemático, ya que para entrar en detalle sobre estas estructuras es necesario explicar las matemáticas que hay detrás. La base de las Boltzmann Machines, son las Hopfield Networks, estas son unas estructuras determinísticas de caracterización de datos. Son simples y están formadas por…