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Machine Learning a través de R. Aprendizaje No Supervisado: Técnicas Descriptivas para la Clasificación. MACHINE LEARNING
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- FormatePub
- ISBN8231697304
- EAN9798231697304
- Date de parution08/11/2025
- Protection num.pas de protection
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurWalzone Press
Résumé
El Machine Learning es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones de datos estructurados y no estructurados. Combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas analíticas para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en el big data para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para la toma de decisiones en diversas industrias.
Es un soporte importante para la Inteligencia Artificial. El Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de estas técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R.
Se cubren las siguientes técnicas: análisis de correspondencia simple, análisis de correspondencia múltiple, análisis cluster, escalamiento multidimensional, redes neuronales (SOM Kohonen, etc.), reconocimiento de patrones, detección de anomalías, autocodificadores, procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (redes CNN).
Es un soporte importante para la Inteligencia Artificial. El Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de estas técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R.
Se cubren las siguientes técnicas: análisis de correspondencia simple, análisis de correspondencia múltiple, análisis cluster, escalamiento multidimensional, redes neuronales (SOM Kohonen, etc.), reconocimiento de patrones, detección de anomalías, autocodificadores, procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (redes CNN).
El Machine Learning es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones de datos estructurados y no estructurados. Combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas analíticas para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en el big data para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para la toma de decisiones en diversas industrias.
Es un soporte importante para la Inteligencia Artificial. El Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de estas técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R.
Se cubren las siguientes técnicas: análisis de correspondencia simple, análisis de correspondencia múltiple, análisis cluster, escalamiento multidimensional, redes neuronales (SOM Kohonen, etc.), reconocimiento de patrones, detección de anomalías, autocodificadores, procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (redes CNN).
Es un soporte importante para la Inteligencia Artificial. El Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de estas técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R.
Se cubren las siguientes técnicas: análisis de correspondencia simple, análisis de correspondencia múltiple, análisis cluster, escalamiento multidimensional, redes neuronales (SOM Kohonen, etc.), reconocimiento de patrones, detección de anomalías, autocodificadores, procesamiento de imágenes y redes neuronales convolucionales (redes CNN).
