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La Minería de Datos y Machine Learning son herramientas altamente potenciales en la identificación de observaciones inusuales en tendencias de patrones, dado que son un conjunto de técnicas robustas que facilitan la toma de decisión, el proceso knowledge discovery in databases, KDD por sus siglas en inglés, es un campo de la Estadística y ciencias de la computación que emplea diversas técnicas y metodologías para el proceso de identificar patrones valiosos en la extracción de la información nueva, útil y novedosa; una de las etapas más importantes es el Datamining, donde se realiza la estimación de los parámetros de los modelos probabilísticos como son las Redes Neuronales, Random Forest, Naive Bayes, Máquinas de Soporte Vectorial, Modelos Lineales Generalizados Logit, Probit y Log Log; posteriormente serán evaluados y analizados con las métricas de clasificación Accuracy, Precisión, Recall, F Beta Score y Área Bajo la Curva Roc.
About the author
Edwin Fernando González Martínez Profesional en Estadística de la Universidad Santo Tomás de Colombia, con mas de tres años de experiencia en el sector financiero, y con amplios conocimientos en técnicas del proceso KDD, Minería de Datos (Modelos y Algoritmos), Aprendizaje Automático, Modelos Lineales Generalizados y Análisis Multivariado.
