Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning : Algorithms, Tools, and Applications /
Contiene: 1) Aprendizaje automático supervisado: algoritmos y aplicaciones; 2) Detección de enfermedades zoonóticas mediante algoritmos de aprendizaje automático en conjunto; 3) Evaluación de modelos; 4) Análisis de modelos M-SEIR y LSTM para la predicción de COVID-19 mediante RMSLE; 5) La importanc...
Gorde:
| Egile nagusia: | |
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| Formatua: | Liburua |
| Hizkuntza: | ingelesa |
| Argitaratua: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2022, c2022
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | Ver documento en línea |
| Etiketak: |
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MARC
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| 100 | |a Singh, Pradeep |e (edición y prefacio) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning : |b Algorithms, Tools, and Applications / |c Ed. y pref. de P. Singh. |
| 264 | 4 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley, |c 2022, c2022 | |
| 264 | 2 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley [distribución], |c 2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XX, 445 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
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| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Contiene: 1) Aprendizaje automático supervisado: algoritmos y aplicaciones; 2) Detección de enfermedades zoonóticas mediante algoritmos de aprendizaje automático en conjunto; 3) Evaluación de modelos; 4) Análisis de modelos M-SEIR y LSTM para la predicción de COVID-19 mediante RMSLE; 5) La importancia de las técnicas de selección de características en el aprendizaje automático; 6) Uso del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en la atención médica: una revisión del sistema de predicción de enfermedades; 7) Detección de retinopatía diabética mediante técnicas de aprendizaje en conjunto; 8) Aprendizaje automático y aprendizaje profundo para análisis médico: un estudio de caso sobre datos de enfermedades cardíacas; 9) Un nuevo modelo de red neuronal convolucional para predecir defectos de software; 10) Análisis predictivo de vídeos de televisión en línea mediante algoritmos de aprendizaje automático; 11) Un enfoque de aprendizaje profundo combinatorio para la clasificación de imágenes basada en EEG evocado visualmente; 12) Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático con técnicas de equilibrio para la detección de fraude con tarjetas de crédito: un análisis comparativo; 13) Detección de grietas en estructuras civiles mediante aprendizaje profundo; 14) Medición de la expansión urbana mediante aprendizaje automático; 15) Aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes médicas: una revisión; 16) Simulación de automóviles autónomos mediante aprendizaje profundo; 17) Tecnologías de asistencia para discapacidades visuales, auditivas y del habla: soluciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo; 18) Estudios de caso: aprendizaje profundo en teledetección. | ||
| 521 | |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial | ||
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