Aprendizaje Automático / Gonzalo Pajares Martinsanz / Bogotá : Ediciones de la U (2011)

Hacer una sugerencia de compra Título : Aprendizaje Automático Tipo de documento: texto impreso Autores: Gonzalo Pajares Martinsanz ; Jesús Manuel de la Cruz García Editorial: Bogotá : Ediciones de la U Fecha de publicación: 2011 Número de páginas: 376 páginas Il.: ilustraciones Dimensiones: 24 centímetros ISBN/ISSN/DL: 978-958-8675-62-6 Idioma : Español (spa) Clasificación: APRENDIZAJE PROYECTOS DE APRENDIZAJE Clasificación: T 227 Nota de contenido: Aprendizaje:conceptos generales. Aprendizaje Estadístico. Combinación de Clasificadores. Redes neuronales artificiales. Máquinas de vectores soporte. Redes Bayesianas. Simulaciones de Monte Carlo. El aprendizaje con algoritmos genéticos. Aprendizaje mediante árboles de decisión. Razonamiento basado en casos. Aprendizaje por refuerzo. Link: https://pmb.unjbg.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=38572

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Aprendizaje profundo / Gonzalo Pajares Martinsanz / Bogotá : Alpha Editorial (2021)

Hacer una sugerencia de compra Título : Aprendizaje profundo Tipo de documento: texto impreso Autores: Gonzalo Pajares Martinsanz ; Pedro Javier Herrera Caro ; Eva Besada Portas Editorial: Bogotá : Alpha Editorial Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: 539 páginas Il.: ilustraciones Dimensiones: 24 centímetros ISBN/ISSN/DL: 978-958-778-698-9 Nota general: Anexos: páginas 487-502. Bibliografía: páginas 503-531. Clasificación: ALGORITMOS APRENDIZAJE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL Clasificación: 006.31 P18 Nota de contenido: Computación numérica. Redes neuronales profundas. Operaciones redes neuronales convolucionales I y II. Motivación de las redes neuronales convolucionales. Arquitectura de las redes neuronales convolucionales I, II y III. Segmentación semántica de imágenes con CNN. Redes convolucionales para análisis de vídeo. Detección de objetos en imágenes I, II y III. Redes para dispositivos móviles. Plataformas para espacios de búsqueda en clasificación de imágenes. Algoritmo deepdream y redes generativas antagónicas. Redes neuronales recurrentes, recursivas y LSTM. Link: https://pmb.unjbg.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=45014

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