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- ¿Qué es el reconocimiento de patrones de series de tiempo??
- ¿Qué patrones son comunes en los datos de las series de tiempo??
- ¿Qué algoritmo es mejor para el reconocimiento de patrones??
- ¿Cuáles son los 3 componentes del reconocimiento de patrones??
¿Qué es el reconocimiento de patrones de series de tiempo??
Una serie de tiempo no es más que dos columnas de datos, con una de las columnas que es tiempo. Un ejemplo podría ser la temperatura mínima de una ciudad en un año o actividad sismográfica en un mes. Encontrar un patrón en las series de tiempo puede ayudarnos a comprender los datos en un nivel más profundo.
¿Qué patrones son comunes en los datos de las series de tiempo??
Hay tres tipos de patrones de series de tiempo: tendencia, estacional y cíclica. Existe un patrón de tendencia cuando hay un aumento o disminución a largo plazo en la serie.
¿Qué algoritmo es mejor para el reconocimiento de patrones??
Modelo de algoritmo estructural
Para el reconocimiento complejo de patrones, por ejemplo, las entidades multidimensionales, los modelos de algoritmos estructurales son los más adecuados para. En este modelo, los patrones son de naturaleza jerárquica, lo que significa que se clasifican en subclases. Este modelo define una relación compleja entre varios elementos.
¿Cuáles son los 3 componentes del reconocimiento de patrones??
Hay tres tipos principales de reconocimiento de patrones, que dependen del mecanismo utilizado para clasificar los datos de entrada. Esos tipos son: estadístico, estructural (o sintáctico) y neural.
