Si desea utilizar el aprendizaje automático para predecir datos, probablemente sea para predecir tendencias futuras basándose en datos experimentales anteriores de materiales. ¿Cómo lograrlo?

La predicción de datos no requiere necesariamente el aprendizaje automático; el análisis de regresión es suficiente. Esta extrapolación suele ser inexacta y los resultados requieren pruebas estadísticas. Si necesita aprendizaje automático, le recomiendo que utilice matlab. Los algoritmos que contiene están empaquetados y se pueden utilizar directamente.

GRNN (Red neuronal de regresión generalizada): este método involucra redes neuronales y tiene buenas predicciones para datos de muestra pequeños.

Análisis de predicción de regresión SVM

Predicción de regresión de series temporales granulares de información de SVM: cualquier persona que haya estudiado aprendizaje automático debe comprender SVM. Puede utilizarse no sólo para clasificación sino también para predicción y extrapolación de datos. Un ejemplo interesante es la predicción de acciones.

Otros incluyen la red de competencia autoorganizada (clasificación y predicción de patrones) y la predicción de redes neuronales grises.

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