Machine Learning for Civil and Environmental Engineers: A Practical Approach to Data-Driven Analysis, Explainability, and Causality /
Contiene: 1) Métodos de enseñanza para este libro de texto; 2) Introducción al aprendizaje automático; 3) Datos y estadística; 4) Algoritmos de aprendizaje automático; 5) Indicadores de rendimiento y métricas de error; 6) Enfoques de aprendizaje automático sin codificación y con codificación; 7) Exp...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2023, c2023
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
| Etiquetas: |
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| Resumen: | Contiene: 1) Métodos de enseñanza para este libro de texto; 2) Introducción al aprendizaje automático; 3) Datos y estadística; 4) Algoritmos de aprendizaje automático; 5) Indicadores de rendimiento y métricas de error; 6) Enfoques de aprendizaje automático sin codificación y con codificación; 7) Explicabilidad e interpretabilidad; 8) Descubrimiento casual e inferencia casual; 9) Temas avanzados (datos sintéticos y aumentados, aprendizaje automático verde, regresión simbólica, funciones de mapeo, conjuntos y AutoML); 10) Recomendaciones, sugerencias y mejores prácticas; 11) Reflexiones finales y direcciones futuras. |
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| Descripción física: | 1 libro electrónico en línea (XIX, 588 p.) 1 recurso en línea |
| Público: | Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática |
| ISBN: | 9781119897620 |
| Acceso: | Licencias ilimitadas |