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mods: Técnicas de aprendizaje automático y enfoques de optimización para validación y pruebas analógicas Viveros Wacher, Andrés creator (autor) text monographic ING 1 tesis electrónica en línea (XXXII, 141 p.) 1 recurso en línea Tesis doctoral que propone metodologías de aprendizaje automático y de optimización para procesos de validación y pruebas analógicas de enlaces de entrada/salida en plataformas de computadora de alto rendimiento. La complejidad de los productos continúa creciendo junto con las funcionalidades más demandantes y las velocidades de datos siguen aumentando, así como la necesidad de mantener calendarios de lanzamiento y competitividad agresivos; en este contexto es crucial para las compañías encontrar soluciones para acelerar los procesos de validación sin sacrificar calidad. A. Viveros Wacher. ITESO Tesis de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería XX Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - Tema Principal Optimización Matemática Análisis Matemático Análisis de Sistemas Ingeniería Computacional Acervo ITESO - Biblioteca https://rei.iteso.mx/handle/11117/6462 20251023000000.0 000428389