La semana pasada, se presentó el proyecto de fin de máster “Metodología para la generación de redes neuronales artificiales en sistemas de predicción” fruto de las investigaciones realizadas en TurisLAB, que ha sido dirigido por Carlos Juiz desde la universidad.
A raíz del proyecto Beauty arrancamos una línea de investigación que estaba relacionada con el área de conocimiento de la minería de datos. Dentro de las predicciones, en TurisLAB hemos trabajado con modelos basados en Redes Neuronales y en ARIMA, aunque es el primero el fruto del trabajo que se ha presentado.
Las redes neuronales artificiales pueden ser utilizadas como modelos matemáticos de predicción sobre series temporales. Para obtener resultados satisfactorios es necesario parametrizar el modelo de manera adecuada y
entrenarlo posteriormente.
El problema aparece al parametrizar y seleccionar la red neuronal artificial más adecuada para resolver cada situación en particular. Generalmente, un experto en la materia selecciona los parámetros que considera más adecuados de manera intuitiva y los utiliza para inicializar un modelo.
El trabajo que se ha presentado expone como se ha llegado a un algoritmo para encontrar la red neuronal artificial más adecuada para resolver un problema de predicciones basadas en series temporales.
Los resultados de este trabajo permitirán a las personas que trabajen con modelos predictivos, encontrar modelos que ofrezcan resultados de mayor calidad y más rápidamente, que si los generan de manera intuitiva.