Red Neuronal Artificial (MLP) Aplicada al Estudio de la Corrupción - Picón Viana, Cristian Johan
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En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o síntomas que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción…mehr

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Produktbeschreibung
En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o síntomas que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.
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Autorenporträt
Es profesor de Econometría en el Programa de Economía de la Universidad del Atlántico y Docente en el Programa de Economía de la Universidad del Norte en Colombia. Dedicado a la Docencia e Investigación en el sector de Educación Media. Investigador de Inmerk, Cartagena, Colombia. Economista, Magister en Economía y Especialista en Estadística.