Ejemplos de aplicación de redes neuronales en segmentación de electores y pronósticos en series de tiempo

Ejemplos de aplicación de redes neuronales en segmentación de electores y pronósticos en series de tiempo
Francisco Sánchez Villarreal (Facultad de Ciencias, UNAM)
Resumen:
Desde hace mucho tiempo la función de la mente ha intrigado y ha sido motivo de estudio por múltiples científicos. El entendimiento de sus funciones se tradujo en diversos modelos y dispositivos que pretenden imitar particularmente su “inteligencia”. La historia registra dispositivos como los construidos por el griego Herón de Alejabdría (Siglo I D.C.), los jugadores autómatas de ajedrez, hasta el desarrollo de las modernas computadores y las aplicaciones de la llamada Inteligencia Artificial. Entre los modelos más versátiles se cuentan las redes neuronales. Éstas han sido aplicadas en Estadística con diferentes objetivos, como clasificación, optimización, pronósticos, etc.
En esta charla se aborda un primer ejemplo de identificación del segmento de electores favorables a un candidato a partir de datos de una encuesta preelectoral aplicada en abril de 2018 y cuyos datos se modelan mediante una red neuronal. En un segundo ejemplo se aborda el pronóstico de una serie clásica analizada originalmente por George E. P. Box y Gwilym Jenkins como ejemplo de modelos de tipo ARIMA. La serie es modelada en forma alternativa mediante una red neuronal.