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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| Libro | Biblioteca Juliaca Sala principal | Colección General | 006.3 B663 2024 (Navegar estantería(Abre debajo)) | e1 | Disponible | FJ14462 |
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| 005.8 K25 2013 Redes y seguridad / | 005.84 R26 2016 Seguridad informática y Malwares : Análisis de amenazas e implementación de contramedidas / | 005.91 S21 2018 Organización Empresarial y de Recursos Humanos UF0517/ | 006.3 B663 2024 Resolución de Problemas Multisectoriales: Modelos de Machine Learning, Deep Learning y uso Masivo de Datos | 006.3 G48 2009 Data mining : minería de datos y SQL / | 006.3 H46 2014 Inteligencia artificial, inteligencia computacional y Big Data / | 006.3 L864 2024 Big Data y Business Intelligence |
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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