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PT2: Técnicas de analítica avanzada para la predicción y monitorización urbana

Los objetivos del paquete de trabajo 2 son:

  • Se analizarán los datos obtenidos en las mediciones de parámetros de la ciudad y se realizarán la tareas de: Selección de datos (Elección del subconjunto de datos y variables de entre todos los disponibles que aborden mejor cada una de las tareas a resolver), preprocesado (se realizará un preprocesado que aborde las tareas de dar a los datos el formato adecuado, eliminar y arreglar datos defectuosos), Transformación (Se transformará de forma adecuada cada uno de los tipos de datos para el correcto funcionamiento de los algoritmos).
  • Se extraerán nuevas variables a partir de los datos disponibles que faciliten el aprendizaje. Para ello se utilizarán técnicas de agregación, descomposición y adquisición de datos externos. Las nuevas características que se obtengan en esta tarea deben ser informativas y no redundantes.
  • Se realizarán pruebas iniciales de predicción en función de sus resultados se elegirá los algoritmos más convenientes. Esta elección se hará en función del tipo, cantidad y calidad de los datos disponibles utilizando modelos de redes neuronales, modelos bayesianos y técnicas de boosting por gradiente.
  • Se aplicarán técnicas de validación (validación cruzada, leave-one-out,…) para el correcto ajuste de los hiperparámetros de los algoritmos (por ejemplo, en el caso de las redes neuronales, se utilizarán estas técnicas para seleccionar el número de capas en la red neuronal y el número de neuronas en cada capa).
  • Se realizará la selección y utilización de técnicas de testeo para medir la eficiencia de los algoritmos (cotas de error, probabilidad de acierto, probabilidad de falsa alarma,...).

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