Resolución de Problemas Multisectoriales: Modelos de Machine Learning, Deep Learning y uso Masivo de Datos Bobadilla, Jesús
Tipo de material:
TextoMadrid, España Editorial RA-MA 2024Descripción: 291 páginas gráficos 24 cmTipo de contenido: - sin mediación
- volumen
- 9788410181915
- 20 006.3 B663
Contenidos:
capítulo 1. introducción -- capítulo 2. datasets -- capítulo 3. regresión -- capítulo 4. clasificación -- capítulo 5. clustering -- capítulo 6. reducción de dimensiones -- capítulo 7. redes neuronales -- capítulo 8. clasificación usando redes neuronales -- capítulo 9. redes convolucionales
conceptos básicos -- capítulo 10. clasificación usando redes convolucionales en datasets sencillos -- capítulo 11. generadores de datos -- capítulo 12. enriquecimiento de datos (data augmentation) -- capítulo 13. visualización de las capas ocultas -- capítulo 14. aprendizaje por transferencia (transfer learning) -- capítulo 15. autoencoders capítulo 16. aprendizaje generativo
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| Imagen de cubierta | Tipo de ítem | Biblioteca actual | Biblioteca de origen | Colección | Ubicación en estantería | Signatura topográfica | Materiales especificados | Info Vol | URL | Copia número | Estado | Notas | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | Prioridad de la cola de reserva de ejemplar | Reservas para cursos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Libro | Biblioteca Juliaca Sala principal | Colección General | 006.3 B663 2024 (Navegar estantería(Abre debajo)) | e1 | Disponible | FJ14462 |
capítulo 1. introducción -- capítulo 2. datasets -- capítulo 3. regresión -- capítulo 4. clasificación -- capítulo 5. clustering -- capítulo 6. reducción de dimensiones -- capítulo 7. redes neuronales -- capítulo 8. clasificación usando redes neuronales -- capítulo 9. redes convolucionales
conceptos básicos -- capítulo 10. clasificación usando redes convolucionales en datasets sencillos -- capítulo 11. generadores de datos -- capítulo 12. enriquecimiento de datos (data augmentation) -- capítulo 13. visualización de las capas ocultas -- capítulo 14. aprendizaje por transferencia (transfer learning) -- capítulo 15. autoencoders capítulo 16. aprendizaje generativo
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