Introducción a la IA Predictiva

Introducción

• Definición de IA Predictiva
• Contexto histórico y evolución del análisis predictivo
• Principios básicos del aprendizaje automático y la minería de datos

Recolección y preprocesamiento de datos

• Obtención de información relevante para el estudio
• Limpieza y preparación adecuada de los datos para su análisis
• Identificación de los diferentes tipos y fuentes de información

Análisis exploratorio de datos (EDA)

• Representación gráfica de los datos para facilitar su interpretación
• Estadística descriptiva y resumen general de la información disponible
• Detección de patrones recurrentes y relaciones entre variables

Modelado estadístico

• Conceptos esenciales del razonamiento estadístico
• Análisis de regresión
• Modelos de clasificación

Algoritmos de aprendizaje automático aplicados a la predicción

• Panorama general sobre los métodos de aprendizaje supervisado
• Árboles de decisión y conjuntos aleatorios (random forests)
• Redes neuronales y conceptos básicos del aprendizaje profundo

Evaluación y selección de modelos

• Medición precisa de la calidad y el desempeño de los modelos generados
• Técnicas de validación cruzada para garantizar la fiabilidad
• Prevención del sobreajuste y optimización adecuada de los parámetros

Aplicaciones prácticas de la IA Predictiva

• Ejemplos concretos en distintos sectores industriales
• Consideraciones éticas inherentes a la modelización predictiva
• Límites y desafíos propios de la implementación de sistemas predictivos

Proyecto práctico final

• Utilización real de un conjunto de datos para diseñar el propio modelo predictivo
• Uso del modelo elaborado con fines prácticos de predicción
• Interpretación detallada y evaluación crítica de los resultados obtenidos

Resumen final e indicaciones para avanzar en el área