Aprendizaje automático

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Bibliografische Daten
ISBN/EAN: 9789588675626
Sprache: Spanisch
Umfang: 376 S., 13.11 MB
Auflage: 1. Auflage 2022
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Format: PDF
DRM: Adobe DRM

Beschreibung

Los investigadores, estudiantes o profesionales de la industria involucrados en temas de Aprendizaje Automático encontrarán en este libro una referencia de base sobre las tecnologías teórico-prácticas más avanzadas en dicho campo, proporcionadas por los diecinueve autores que han unido sus esfuerzos y elaborado sus contenidos.El libro proporciona los recursos teóricos necesarios para abordar problemas de distinta naturaleza relativos al Aprendizaje Automático y establece las pautas concretas para su aplicación a diversos problemas reales, que proporcionan una visión práctica de los temas tratados y a la vez establecen los mecanismos para su ampliación a otras aplicaciones, esta simbiosis teórico-práctica se concreta en la exposición de los conceptos teóricos, el diseño de métodos y procedimientos para su aplicación, la formulación de problemas y las estrategias para su solución. Todo ello, complementado con numerosos ejemplos ilustrativos, figuras y referencias bibliográficas, además, con cada capítulo se incluye un apéndice que describe una aplicación práctica relevante y el programa en código Matlab® que la implementa. De esta forma el lector, mediante la adquisición del libro, posee un conjunto de programas en código abierto, perfectamente descritos y estructurados, que le permiten consolidar los contenidos del libro, a la vez que ejercitarse, mediante la modificación de los programas. Registrese en, y obtenga beneficios adicionales.

Autorenportrait

VARIOS AUTORES

Inhalt

Autores Prólogo Capítulo 1 Aprendizaje: conceptos generales Capítulo 2 Aprendizaje estadístico Capítulo 3 Combinación de clasificadores Capítulo 4 Redes neuronales artificiales Capítulo 5 Máquinas de vectores soporte Capítulo 6 Redes bayesianas Capítulo 7 Simulaciones de Monte Carlo I Capítulo 8 Simulaciones de Monte Carlo - II Capítulo 9 El aprendizaje con algoritmos genéticos Capítulo 10 Aprendizaje mediante árboles de decisión Capítulo 11 Razonamiento basado en casos Capítulo 12 Aprendizaje por refuerzo Descarga de apéndices y código Bibliografía Índice alfabético

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