Análisis de enfoques de aprendizaje automático en problemas de predicción con patrones de actividad humana
Autores: Torres-López, Ricardo; Casillas-Pérez, David; Pérez-Aracil, Jorge; Cornejo-Bueno, Laura; Alexandre, Enrique; Salcedo-Sanz, Sancho
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Análisis de enfoques de aprendizaje automático en problemas de predicción con patrones de actividad humana
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Problemas de predicción
Conjuntos de datos temporales
Actividades humanas
Aprendizaje automático
Variables de entrada
Meteorología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Los problemas de predicción en conjuntos de datos temporales relacionados con actividades humanas son especialmente difíciles de resolver, debido a las características específicas y al escaso número de variables predictivas (de entrada) disponibles para abordar estos problemas.
Descripción
Los problemas de predicción en conjuntos de datos temporales relacionados con actividades humanas son especialmente difíciles de resolver, debido a las características específicas y al escaso número de variables predictivas (de entrada) disponibles para abordar estos problemas.