APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO)
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Aprendizaje supervisado por la web basado en información multi-modal de imágenes
... Siguiendo con el enfoque de curr´ıcula, pero en la tarea de reconocimiento de im´ age- nes [Guo et al., 2018] divide al conjunto de ejemplos en tres grupos principales, el grupo m´ as denso se considera que contiene a ...
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Reconocimiento de diagramas circuitales dibujados a mano mediante aprendizaje supervisado
... Cuando se busca solucionar un problema por medio de aprendizaje supervisado, el primer paso consiste en conseguir una base de datos amplia de las instancias a clasificar con sus etiquetas respectivas. Los ...
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Análisis comparativo entre aprendizaje supervisado y aprendizaje semi supervisado para la clasificación de señales sísmicas vulcanológicas del volcán Cotopaxi
... de aprendizaje supervisado usando las métricas ROC y AUC ...enfoque supervisado se utilizó un esquema de validación cruzada estratificada (k-fold cross-validation) con folds para evaluar el ...
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Aplicación de aprendizaje supervisado para clasificación de tiempos no productivos de perforación & workover
... de aprendizaje supervisado para clasificar los Tiempos No productivos, determinando aquellos casos en los cuales existen diferencias con la clasificación originalmente ...
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Métodos de aprendizaje supervisado para la predicción de diabetes: una revisión sistemática de la literatura
... Con la aparición de DENTRAL[1], el primer sistema experto, cuyo objetivo era la inferencia de estructuras moleculares se dio a conocer el enorme beneficio que traería el investigar sobre cómo mejorar los métodos ...
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Nuevo Modelo de Red Neuronal para Aprendizaje Supervisado Basado en Aprendizaje por Refuerzo con Valores de Influencia
... de aprendizaje no supervisado, esto quiere decir, que no se cuenta con modelos robustos auto-organizados en el paradigma de aprendizaje ...de aprendizaje por refuerzo con valores de influen- ...
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Tema 2 - Aprendizaje Supervisado - NBC and EM.pdf
... D11 Sunny Mild Normal Strong Yes D11 Sunny Mild Normal Strong Yes D12 Overcast Mild High Strong Yes D13 Overcast Hot Normal Weak Yes. D14 R i Mild Hi h St N[r] ...
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Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado para la modelización de los deterioros superficiales en pavimentos
... Desde el inicio del período de vida de una ruta se inicia un proceso de deterioro, tal que al final de su vida útil manifestará un conjunto de fallas que reducirán la calidad de circulación, incrementando los costos de ...
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Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en el sector ferroviario
... Como ejemplo de aplicación del aprendizaje supervisado podemos pensar en un histórico de datos de funcionamiento de un motor. Este histórico debe incluir los valores de los principales atributos de ...
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Tema 2 - Aprendizaje Supervisado - Concept Learning.pdf
... ` Stronger inductive bias: the target concept can be represented in its hypothesis. space[r] ...
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ia006
... El aprendizaje automático es la ciencia de conseguir que una computadora actúe sin ...El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que, en términos muy simples, puede ...
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Detección de la intención de movimiento de extremidades inferiores usando métodos de aprendizaje supervisado
... 56 En cuanto a la detección de la intención de movimiento para pacientes mediante el método propuesto, se evidencian mejores resultados que de los sujetos sanos, (91.19 ± 8.09%, Tabla 4-7) vs (90.81 ± 1.51%, Tabla 4-5). ...
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Tema 2 - Aprendizaje Supervisado - RN.pdf
... ` Error surface in multilayer networks can contain many local minima. ` Backpropagation is in practice highly effective[r] ...
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Clustering y ensambles de árboles de decisión aplicados sobre el microbioma humano
... La elección de técnicas de data mining para enfrentar los desafíos de la clasificación multicategorial que pueden presentar los estudios del microbioma requiere, en primer lugar, distinguir entre las dos clases típicas ...
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Tema 2 - Aprendizaje Supervisado - ID3.pdf
... overfit the training data if there exists some alternative hypothesis. h’ , such that h as smaller error than h’ over the training examples, but h’ has smaller error than h over the[r] ...
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Detección de la calidad del agua en sistemas lóticos mediante técnicas de aprendizaje automático
... de aprendizaje supervisado descritos en la sección ...de aprendizaje supervisado idóneas, con la finalidad de detectar la calidad del agua en sistemas ...
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Aplicación de redes neuronales artificiales para la predicción de la recuperación de planta concentradora en Minsur S A – Unidad San Rafael
... y Aprendizaje Supervisado de la neurona, donde se introducen una gran cantidad de datos reales anteriores de Planta Concentradora en este caso las leyes de Estaño y Azufre del mineral proveniente de mina y ...
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Un modelo variacional nuevo para la clasificación binaria en el contexto de aprendizaje automático supervisado
... Se examina el problema de aprendizaje supervisado en su planteaci´ on continua. Posteriormente se da una condici´ on de optimalidad general a trav´ es de t´ ecnicas del an´ alisis funcional y el c´ alculo ...
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Redes neuronales artificiales Una aplicación a la clasificación de textos según el género: científicos – no científicos
... de aprendizaje supervisado Backpropagation, la red aprende la relación entre la proporción de las distintas categorías morfosintácticas y la categoría de pertenencia (género), con el propósito de lograr ...
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Aprendizaje y reconocimiento de emociones en imágenes empleando Kernel PCA
... el aprendizaje supervisado es una técnica que tiene como objetivo aprender o inferir una función objetivo a partir de un conjunto de datos que pueda ser empleada para predecir la categoría de nuevos o ...
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