Analisis de las series temporales a la luz de Deep Learning
Palabras clave:
Redes neuronales artificiales, Machine Learning, Deep Learning, aprendizaje supervisado, training data, test data, Keras model, programa R.Resumen
Las nuevas tecnologías dejan sentir su impacto tanto en el ámbito de la estadística, como en el del análisis de las series temporales. Machine Learning y Deep Learning acercan la potencia de las redes neuronales artificiales para la modelización de las series temporales. En este trabajo se presentan conceptos básicos de estas tecnologías, ilustrando lo expuesto con un ejemplo relativo a la modelización de la producción de energía eléctrica fotovoltáica en España.Descargas
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Las obras que se publican en esta revista están sujetas a los siguientes términos:
1. La revista conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas, y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia indicada en el punto 2.
2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 España (texto legal). Se pueden copiar, usar, difundir, transmitir y exponer públicamente, siempre que se cite la autoría, la url, y la revista, y no se usen para fines comerciales.
3. Los autores están de acuerdo con la licencia de uso utilizada por la revista, con las condiciones de auto-archivo y con la política de acceso abierto.
4. En caso de reutilización de las obras publicadas debe mencionarse la existencia y especificaciones de la licencia de uso además de mencionar la autoría y fuente original de su publicación.
