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Benites Sanchez, Luis Enrique
Cotacallapa Amanqui, Pavel Arturo
2022-04-07T21:31:33Z
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2022
2022-04-07
http://hdl.handle.net/20.500.12404/22095
En muchas situaciones prácticas es necesario el uso de modelos que puedan predecir una colección de datos limitados por un intervalo cuya suma sea una constante por cada unidad estadística. Este tipo de variable respuesta se conoce como datos composicionales. Por otro lado, el número de covariables que se usan para el entrenamiento de este tipo de modelos pueden provenir de datos asociados a imágenes como la intensidad de los pixeles. En ese contexto, se propone el uso de las redes neuronales convolucionales como una primera alternativa para intentar estimar este tipo de variable respuesta. Se utiliza la distribución de Dirichlet como distribución condicional de los datos y nalmente se propone una aplicación del modelo utilizando imágenes de prendas de vestir que se venden por catálogo en donde el objetivo es predecir las participaciones de las tallas que se venden por cada unidad estadística. (es_ES)
spa (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/ (*)
Variables (Estadística) (es_ES)
Redes neuronales (es_ES)
Procesamiento de datos (es_ES)
Redes neuronales convolucionales para datos composicionales: Una aplicación a la industria textil de la moda (es_ES)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado. (es_ES)
Estadística (es_ES)
Maestría (es_ES)
Maestro en Estadística (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_ES)
42987865
https://orcid.org/0000-0001-5998-7098 (es_ES)
47450199
542037 (es_ES)
Benites Sanchez, Luis Enrique (es_ES)
Quiróz Cornejo, Zaida Jesús (es_ES)
Bayes Rodriguez, Cristian Luis (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa



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