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Aplicaciones de los algoritmos de aprendizaje no supervisado: Clasificación de riesgos ambientales con Stata


Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado (Unsupervised Machine Learning) permiten clasificar unidades experimentales u observacionales a posteriori, sin información previa sobre su origen, naturaleza o tipificación. Esto los hace extremadamente útiles para clasificar y jerarquizar riesgos ambientales, cuando se cuenta con datos que no tienen una variable de respuesta identificable.

En esta presentación abordaremos, desde un ejemplo aplicado, algunos conceptos y procedimientos para el uso de estos algoritmos y su utilidad para el análisis avanzado de información en cualquier área del conocimiento.

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