Artificial Intelligence : 30th Benelux, BNAIC 2018, 's-Hertogenbosch, Holanda, The Netherlands, November 8-9, 2018 : Revised Selected Papers /
Contenido: 1. Detección temprana del deterioro inducido por sepsis mediante el aprendizaje automático; 2. Derivación de fórmulas para secuencias enteras mediante programación inductiva; 3. Todo incluido o en la nube: cómo se ve afectada la identificación de seis tipos de anomalías mediante el método...
Gorde:
| Erakunde egilea: | |
|---|---|
| Beste egile batzuk: | , |
| Formatua: | Konferentzia-aktak Liburua |
| Hizkuntza: | ingelesa |
| Argitaratua: |
Cham, Suiza :
Springer,
2019, c2019
|
| Saila: | (Communications in Computer and Information Science ;
1021) |
| Gaiak: | |
| Etiketak: |
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MARC
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|---|---|---|---|
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| 082 | |a 006. 3 |b BEN 2018 | ||
| 111 | |a Benelux Conference, BNAIC ( |n 30° : |d 2018 : |c 's-Hertogenbosch, Holanda) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Artificial Intelligence : |b 30th Benelux, BNAIC 2018, 's-Hertogenbosch, Holanda, The Netherlands, November 8-9, 2018 : Revised Selected Papers / |c Ed. de M. Atzmueller, W. Duivesteijn. |
| 264 | 4 | |a Cham, Suiza : |b Springer, |c 2019, c2019 | |
| 300 | |a X, 165 p. | ||
| 336 | |a texto |b txt |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a sin mediación |b n |2 rdamedio | ||
| 338 | |a volumen |b nc |2 rdasoporte | ||
| 440 | 1 | |a (Communications in Computer and Information Science ; |v 1021) | |
| 520 | |a Contenido: 1. Detección temprana del deterioro inducido por sepsis mediante el aprendizaje automático; 2. Derivación de fórmulas para secuencias enteras mediante programación inductiva; 3. Todo incluido o en la nube: cómo se ve afectada la identificación de seis tipos de anomalías mediante el método de discretización; 4. Modelado de temas para explorar la cobertura periodística relacionada con el cáncer; 5. Selección de modelos para conjuntos multidireccionales de árboles de regresión y clasificación; 6. Encontrar explicaciones diferentes en redes bayesianas: resultados de complejidad; 7. Más allá de los equilibrios de Nash locales para redes adversas; 8. Aprendizaje por refuerzo profundo de múltiples agentes en una población homogénea abierta; 9. Calcular y predecir las manos ganadoras en el juego de trampas de Klaverjas; 10. Transferencia de estilo de patrones de batería abstractos utilizando un codificador automático jerárquico ligero; 11. Evaluación del potencial del Q-learning clásico en el juego general; 12. Racionalizaciones visuales en el aprendizaje por refuerzo profundo para juegos Atari. | ||
| 521 | |a 2019-XXXX BO Licenciaturas Materias Complementarias | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Algoritmos Genéticos | ||
| 650 | |a Algoritmos Computacionales | ||
| 650 | |a Análisis de Datos | ||
| 650 | |a Búsqueda (Información) | ||
| 650 | |a Información - |x Administración | ||
| 650 | |a Solución de Problemas | ||
| 650 | |a Teoría de Juegos | ||
| 650 | |a Métodos de Simulación | ||
| 650 | |a Agentes Inteligentes (Software) | ||
| 650 | |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) | ||
| 650 | |a Interacción Hombre-Máquina | ||
| 650 | |a Videojuegos | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial - |x Congresos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Computación en la Nube | ||
| 650 | |a Programación (Software) | ||
| 650 | |a Sistemas Computacionales | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 700 | |a Atzmueller, Martin |e (edición) | ||
| 700 | |a Duivesteijn, Wouter |e (edición) | ||
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| 902 | |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000431856 | ||