Gracias a usted por su comentario y por acceder a mi canal.

No está publicado el archivo, pero es fácil de implementar en Excel. Le animo a que lo haga siguiendo la explicaciones del vídeo.

Gracias por su comentario. Me alegra saber que el vídeo le ha sido de utilidad.

Gracias a usted por acceder a este canal.

Muchas gracias por su comentario. Me alegro de que le guste la explicación.

Es un asunto de traducción del término "fuzzy"... borrosa, difusa. Muchas gracias por us comentario.

Se estiman. Pero ya verá que se puede ajustar la sensibilidad de los mismos. Haga una prueba, una vez que tenga el árbol varíe los valores de la probabilidad y verá que en muchas ocasiones no se modifica la decisión incluso con amplios márgenes de variación de algunos de los nodos de suceso. Muchas gracias por su comentario.

Patricio, le agradezco mucho su mensaje. Me anima a seguir subiendo vídeos al canal. Vale la pena el esfuerzo con el hecho de que a usted le haya servido. Muchas gracias por su comentario.

Muchas gracias Alejandro por su comentario.

Muchísimas gracias por su comentario, Jose Carlos.

Gracias Micaela por su comentario. Le recomiendo la publicación de Shannon sobre simulación. Es una publicación antigua pero es la mejor fuente bibliográfica que define la importancia del modelo y de su uso en simulación.

Me alegra que le haya servido. Un saludo.

Muchas gracias por su mensaje, me anima a seguir publicando vídeos. Un saludo

Muchas gracias por el mensaje. Siempre es bueno recibir ánimo de amigos. Un saludo

Muchas gracias por su mensaje. El mecanismo es sencillo, tenemos que llegar al nodo de decisión pero antes tenemos que calcular la esperanza de cada nodo de suceso. Para ello lo hacemos desde el final del árbol hacia el nodo de decisión. Multiplicamos la probabilidad por el valor (escalar) y sumamos las dos ramas que dan lugar al nodo de suceso. Posiblemente ahí tenga el problema. Por ejem. un 60% de probabilidad equivale a un 0,6 en tanto por uno. Es decir, habrí que multiplicar 0,6 por el escalar. Espero que esto le haya servido. Un saludo

La verdad es que la mayoría de los libros que hablan de Sistemas expertos lo hacen como aplicación a un sistema concreto. Así que no le puedo ayudar con una publicación genérica que le facilite la amplicación de lo explicado en el vídeo. Le animo a que se descargue algún entorno de Prolog que le permita practicar de manera sencilla la implementación de un sistema experto. Un cordial saludo y gracias por su mensaje.

Estimada Pamela, la probabilidad de cada una de las ramas es estimada. Es decir, cuando se plantea un problema con árboles de decisión es preciso estimar probabilidades. Una vez que desarrolle el árbol podrá analizar cuáles de estas probabilidades son más sensibles, modificando ligeramente su valor y comprobando si cambia la decisión en el nodo de decisión. Muchas gracias por su pregunta. Un cordial saludo

Estimada Carmen, muchas gracias por su mensaje. Creo que ya nos hemos puesto en contacto por correo electrónico. Espero que le vaya todo bien. Un saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Efectivamente, el concepto de metodología es igual dentro del campo normativo internacional. Puede haber ligeras diferencias entre autores, pero en el fondo hablamos de lo mismo. Un cordial saludo

Su pregunta es muy interesante y señala directamente al problema de la optimización. Desde mi punto de vista, optimizar consiste en buscar la solución que más se aproxime a un objetivo determinado. La dificultad radica en que aunque usamos el mismo concepto, cada problema precisa de métodos diferentes de optimización. Bien sabe usted que 6 sigma como metodología nos ayuda a reducir errores y mejorar la optimización de los sistemas de producción, pero no es aplicable para la optimización de algoritmos, por ejemplo. Dentro del campo de la Inteligencia Artificial hay tres tecnologías básicas que nos permiten optimizar: la primera consiste en la realización de búsquedas inteligentes, la segunda la aplicación de algoritmos heurísticos (normalmente usados como poda en las búsquedas inteligentes) y la tercera los algoritmos genéticos. Así que, primero hay que analizar el problema y después buscar el mejor método de optimización a partir de la definición de los parámetros que nos permitan definir el "óptimo" que buscamos. Un coridial saludo

@@JMCASTILLOmuchas gracias por su clarificadora respuesta. De las tres tecnologías que propone, por lo que sé hasta ahora, el trading algorítmico utiliza el algoritmo genético, que minimiza la cantidad de combinaciones a analizar en un backtest a la hora de optimizar los parámetros.

Discúlpeme, lo he buscado y no lo encuentro. Debe ser que lo hice sólo para la grabación del vídeo. Lo siento. Creo que siguiendo los pasos del vídeo lo puede usted reconstruir. Un saludo

Más que clases particulares, lo que hago es impartir seminarios on line sobre temas específicos. Su coste depende del nivel, duración del seminario y número de alumnos. Gracias por su interés. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Muy buena pregunta "mimaque". En realidad lo que usted propone es una abstracción de alto nivel. Me explico, imagine que hablamos de levantar una pared que contiene dos enchufes. Construir la pared en su totalidad lo harán dos departamentos el de albañilería y el de electricidad, pero si desmenuzamos la tarea construir pared en dos tareas: poner ladrillos e instalar cableado, resulta que ya tenemos dos subtareas para cada carril de nado (swiming pool). Es difícil que encontremos una tarea de nivel básico que tengan que realizar dos recursos simultáneamente de diferentes departamentos. De todas formas si esa tarea existiera se podría duplicar en cada carril de nado e indicar mediante el uso de artefactos (notaciones) la parte que realiza cada departamento. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Muchas gracias Óscar, por su mensaje. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Lleva usted razón. Hay funciones de entrenamiento que difieren mucho de otras para un grupo determinado de patrones de entrenamiento. Sin embargo, cuando el número de patrones aumenta es posible que encontremos diferencia, y unas funciones alcance el objetivo de entrenamiento de manera más eficiente. Un saludo

Buenas Manuel. No utilizo programas comerciales, porque que yo conozca no existen. En el caso expuesto en el vídeo diseñé yo el software que incluye algoritmos de lógica borrosa y de búsquedas en el espacio de estados. Estos programas los utilizo en mi consultora para dar servicio a las solicitudes de clientes. Un cordial saludo

Muchas gracias Arely por su pregunta. La mejor publicación que puedo recomendarle es la de mi última tesis doctoral que puede usted encontrar en publicaciones.defensa.gob.es/planeamiento-estrategico-el-diseno-del-futuro-a-traves-de-las-opiniones-de-expertos-libros-ebook.html Creo que por 5€ se la envían enformato epub y por 15€ en papel. En el documento encontrará el estudio del estado del arte de la prospectiva hasta el año 2015, pasando por los antecedentes y los métodos estadísticos que se usaban. Después del 2015 sólo hay aportaciones en la filosofía conceptual de la prospectiva relativa a la postnormalidad, los superpronosticadores, los cisnes negros y los rinocerontes o elefantes blancos. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje y más cuando viene de otro profesor. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Muchas gracias por su mensaje. Un cordial saludo

Muchas gracias Franky por su mensaje. Me alegra saber que aplica la prospectiva dentro de su área de interés/trabajo. Ocasionalmente y dependiendo del grupo de alumnos que lo soliciten, imparto cursos de Prospectiva estrategica en diferentes niveles. Hace unos meses un grupo de cinco alumnos del Perú que trabajan en un Ministerio me solicitaron un curso on line de grado medio de dos semanas de duración, no llegó a realizarse por dificultades presupuestarias debidas a la COVID. De todas formas, en los vídeos gratuitos que puede encontrar en mi canal está prácticamente resumido el enfoque teórico/práctico que le doy a la Prospectiva estratégica. Si precisa de documentación escrita aquí tiene dos enlaces que pueden completar lo que ya conoce. La metodología "Silver lining" para el desarrollo de ejercicios de prospectiva estratégica. revista.ieee.es/article/view/1882 El perfil del perfecto estratega www.ieee.es/publicaciones-new/documentos-de-opinion/2019/DIEEEO73_2019JOSCAS_estratega.html Un cordial saludo

Me alegra saber que le ha servido. Un saludo

Efectivamente, Obnani, el análisis de escenarios puede centrarse en el estudio de los escenarios de riesgo. Al respecto le propongo que haga una primera reflexión. Estoy seguro que conoce la técnica del análisis DAFO (FODA, o como quiera que se mezclen las iniciales). Para el análisis de riesgos, el estudio de las Debilidades y de las Amenazas permite concretar cuáles son las variables que podrían formar parte de un determinado escenario de riesgo. Lo que posteriormente se consulta a los expertos es la posibilidad de ocurrencia de cada uno de esos posibles escenarios. Una vez que tengamos los escenarios por orden de prioridad, se analizan las acciones de mitigación para cada uno de ellos. Un cordial saludo.

Muchas gracias a usted por su mensaje.

Gracias

Gracias

Gracias

Gracias

Veo que se ha aficionado usted al canal. Muchas gracias por animarme en esta labor. Un saludo.

Muchas gracias.

Muchas gracias por su mensaje, Johana. Como comento en el vídeo los porcentajes de los eventos de suceso se dan de manera estimativa; es decir, no tienen rigor científico aunque sí tengan sentido lógico. A partir de esos datos se monta el árbol y se obtiene el resultado del nodo de decisión. Todo esto calculando la esperanza matemática para cada nodo de suceso y realizando la comparativa de ambas ramas del nodo de decisión. En definitiva... "no dude en vacunarse". Un cordial saludo

Sería el 0.1 * -80 + 80 * 0.9 para el caso de la vacuna, entonces de resultado te da 64

Muchas gracias por su mensaje.

Muchas gracias por su mensaje, Keiri.

Me alegra saber que le ha sido de utilidad. Gracias por su mensaje.

Muchas gracias por su comentario. Anoto su solicitud. Procuraré subir más vídeos.