Varios algoritmos de I.A. para análisis de datos: desarrollo de un software que combina varios algoritmos de inteligencia artificial para detectar el patrón de comportamiento en series de datos

Abstract

Haciendo una analogía con un examen médico, si ese examen señala un problema de salud ¿Se comenzaría con un tratamiento costoso, doloroso y con efectos secundarios indeseados en forma inmediata? La respuesta más justa sería no; lo más sensato es hacerse otros exámenes, inclusive repetir el primer examen en otro laboratorio clínico para verificar los resultados. Sucede igual con los análisis de los datos de una empresa: Si un tipo de red neuronal muestra un comportamiento que exija tomar difíciles decisiones en la empresa u organización ¿Se haría de forma inmediata? La respuesta sería NO. Hay que hacer otros análisis con otras herramientas distintas para verificar. Otra analogía es el sitio VirusTotal [11] el cual permite a los usuarios subir un archivo sospechoso para que sea analizado por una gran cantidad de motores antivirus y anti-troyanos, obteniendo un mejor diagnóstico. No fiarse de un solo motor antivirus. El proyecto que se plantea, buscar unir en una misma pantalla, varias técnicas distintas de análisis de datos englobados en el campo de la inteligencia artificial para mostrar al empresario si se han detectado patrones de comportamiento en los datos dados, con diversas variables de entrada. Estas técnicas se ejecutan localmente en el PC del usuario: redes neuronales (perceptrón multicapa), algoritmos genéticos (regresión simbólica), curvas de aproximación o un servicio ofrecido por terceros.