TIBERIUS Predictive Modelling Software

Presentación del tema: "TIBERIUS Predictive Modelling Software"— Transcripción de la presentación:

1 TIBERIUS Predictive Modelling Software
Introducción a los Sistemas Inteligentes Gabriel Cartuccia Rodrigo Varela 01/11/2010

2 Agenda Introducción a la herramienta Qué problemas resuelve
Fuentes de datos soportadas Exportación de los resultados Funcionamiento Parametrización de input y output Configuración y entrenamiento del modelo Resultados Predicciones Importancia de las variables Histogramas Gráficos de dispersión Demo Conclusiones

3 Introducción a la herramienta
Es una herramienta para el modelado y visualización de datos Ganadora de varios certámenes internacionales como la herramienta más precisa (NCDM Analytic Challenge 2008, BI CUP 2006, entre otros) Corre en plataforma Windows 30 días de prueba con limitaciones en la cantidad de datos de entrada, después debe pagarse una licencia Existe una licencia estudiantil (¡nosotros conseguimos una!) Múltiples técnicas de modelado (redes neuronales, árboles de decisión, entre otras) Construcción gráfica de los modelos Resultados presentados en tablas y gráficos (2D y 3D) Sitio web:

4 Qué problemas resuelve
Tiberius es ideal para: Modelado de respuesta de clientes Modelado de valores de divisas (tipos de cambio) Predicción de riesgo crediticio Modelado de procesos industriales En general, cualquier problema que requiera construir un modelo predictivo Tiberius incluye: Redes neuronales Árboles de decisión Curvas de regresión Categorizador de variables Visualización de datos en 3D Herramientas para monitorear los modelos Recodificación de datos Procesos batch Entre otras características...

5 Fuentes de datos soportadas
Tiberius puede abrir nativamente los siguientes archivos: Microsoft Excel (.xls) Microsoft Access (.mdb) dBase (.dbf) Archivos de texto separados por tabulaciones (.tab) Archivos de texto separados por comas (.csv) Instalando los drivers de bases de datos apropiados: IBM SPSS - Statistical Package for the Social Sciences (.sav) Cualquier base de datos compatible con ODBC: Oracle SQL Server MySQL Teradata SAS

6 Exportación de los resultados
Tiberius Weight File (.twf) Microsoft Excel Open XML Macro-Enabled Spreadsheet (.xlsm) Visual Basic Project (.vbp) HTML (.html) Archivos de texto plano (.txt)

7 Funcionamiento

8 Parametrización de input y output
Se elige la fuente de datos y se definen las variables de input y de output deseadas.

9 Configuración y entrenamiento del modelo
Para el caso de problemas de clasificación, se configura la red neuronal y se la entrena con el set de datos dado en el paso anterior.

10 Funcionamiento Resultados

11 Resultados – Predicciones
Una vez construido el modelo, la herramienta utiliza los resultados obtenidos a partir de los datos de entrenamiento para predecir la clase de los datos de prueba.

12 Resultados – Importancia de las variables
Una vez que el modelo ha sido construido, es útil determinar qué atributos de entrada son los más relevantes.

13 Resultados – Histogramas
Histogramas (separados por clase) de los datos en bruto, los resultados finales del modelo y los errores del mismo. Estos histogramas muestran gráfica- mente por qué ciertas variables son importantes y por qué otras no.

14 Resultados – Gráficos de dispersión
Se muestran los datos en bruto del conjunto de entrada.

15 Veamos a la herramienta en acción mediante un ejemplo de clasificación
Demo Veamos a la herramienta en acción mediante un ejemplo de clasificación de flores usando redes neuronales

16 Conclusiones Ventajas: Facilidad de uso
Soporta múltiples formatos de datos de entrada, incluyendo los datos almacenados por los principales motores de bases de datos del mercado Modelado visual Resultados mostrados gráficamente Desventajas: Es software comercial, si no se compra una licencia hay un límite en la cantidad de datos de entrada

17 ¡Muchas gracias! Gabriel Cartuccia Rodrigo Varela