Bücher von Aniruddha Banhatti

En el análisis con RNA, muchas veces se tienen en cuenta datos ruidosos y no estacionarios para la predicción de series temporales. En este libro se analizan diferentes técnicas de preprocesamiento de datos y cómo éstas ayudan a aumentar la precisión de predicción de las redes neuronales artificiales. La elección de la configuración correcta de una RNA es una tarea no trivial y los resultados obtenidos se verifican aplicando diversos criterios e intercambiando conjuntos experimentales y de prueba y aleatorizando para que sean aplicables en circunstancias extremas.

Pri analize s pomosch'ü INS dlq prognozirowaniq wremennyh rqdow chasto ispol'zuütsq zashumlennye dannye, kotorye qwlqütsq nestacionarnymi. V ätoj knige rassmatriwaütsq razlichnye metody predwaritel'noj obrabotki dannyh i to, kak oni pomogaüt powysit' tochnost' prognozirowaniq iskusstwennyh nejronnyh setej. Vybor prawil'noj konfiguracii INS - netriwial'naq zadacha, i poluchennye rezul'taty prowerqütsq putem primeneniq razlichnyh kriteriew, cheredowaniq äxperimental'nyh i testowyh naborow i randomizacii, chtoby oni byli primenimy w äxtremal'nyh obstoqtel'stwah.

Bei der Analyse mit ANN werden oft verrauschte, nicht-stationäre Daten für die Zeitreihenvorhersage berücksichtigt. Dieses Buch befasst sich mit verschiedenen Datenvorverarbeitungsmethoden und wie diese die Vorhersagegenauigkeit von künstlichen neuronalen Netzen erhöhen. Die Wahl der richtigen Konfiguration eines ANN ist eine nicht triviale Aufgabe, und die erzielten Ergebnisse werden durch die Anwendung verschiedener Kriterien und den Austausch von Versuchs- und Testreihen sowie durch Randomisierung überprüft, so dass sie auch unter extremen Bedingungen anwendbar sind.

Na análise com RNA, muitas vezes os dados ruidosos e não estacionários são tidos em consideração para a previsão de séries temporais. Este livro aborda diferentes técnicas de pré-processamento de dados e a forma como estas ajudam a aumentar a precisão de previsão das Redes Neuronais Artificiais. A escolha da configuração correcta de uma RNA é uma tarefa não trivial e os resultados obtidos são verificados através da aplicação de vários critérios, da troca de conjuntos experimentais e de teste e da aleatorização, para que sejam aplicáveis em circunstâncias extremas.

Dans l'analyse avec ANN, les données bruitées et non stationnaires entrent souvent en ligne de compte pour la prédiction des séries temporelles. Ce livre traite des différentes techniques de prétraitement des données et de la manière dont elles permettent d'accroître la précision des prédictions des réseaux neuronaux artificiels. Le choix de la configuration correcte d'un réseau neuronal artificiel est une tâche non triviale et les résultats obtenus sont vérifiés en appliquant divers critères et en interchangeant les ensembles expérimentaux et les ensembles de test, ainsi qu'en procédant à une randomisation de manière à ce que ces résultats soient applicables dans des circonstances extrêmes.