Machine Learning for Industrial Applications /
Contiene: 1) Introducción al aprendizaje automático; 2) Componentes básicos del aprendizaje automático; 3) Perceptrón multicapa (en redes neuronales); 4) Máquinas de kernel; 5) Modelos lineales y basados en reglas; 6) Modelos basados en distancia; 7) Conjuntos de modelos; 8) Clasificación binari...
Guardat en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Format: | Llibre |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2024, c2024
|
| Col·lecció: | (Next-Generation Computing and Communication Engineering)
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | Ver documento en línea |
| Etiquetes: |
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
|
MARC
| LEADER | 00000nam^a22000000a04500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 000630971 | ||
| 005 | 20260508000000.0 | ||
| 009 | 20260713152632.239 | ||
| 020 | |a 9781394268986 | ||
| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
| 041 | |a ING | ||
| 082 | |a 620. 00285 |b PRA | ||
| 100 | |a Prakash, Kolla Bhanu |e (edición y prefacio) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Machine Learning for Industrial Applications / |c Ed. y pref. de K.B. Prakash. |
| 264 | 4 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley, |c 2024, c2024 | |
| 264 | 2 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley [distribución], |c 2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XIX, 318 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a computadora |b c |2 rdamedio | ||
| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 440 | 1 | |a (Next-Generation Computing and Communication Engineering) | |
| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Contiene: 1) Introducción al aprendizaje automático; 2) Componentes básicos del aprendizaje automático; 3) Perceptrón multicapa (en redes neuronales); 4) Máquinas de kernel; 5) Modelos lineales y basados en reglas; 6) Modelos basados en distancia; 7) Conjuntos de modelos; 8) Clasificación binaria y más allá de la binaria; 9) Selección de modelos; 10) Máquinas de vectores de soporte; 11) Agrupamiento; 12) Aprendizaje por refuerzo; 13) Sistemas de recomendación; 14) Avances en el aprendizaje profundo; 15) Aprendizaje profundo avanzado mediante programación Julia; 16) Aprendizaje automático para aplicaciones industriales. | ||
| 521 | |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Industria - |x Aspectos Tecnológicos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial | ||
| 650 | |a Ingeniería Industrial | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://ezproxy.iteso.mx/login?qurl=https%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fservlet%2Fopac%3Fbknumber%3D10950220 |y Ver documento en línea |
| 910 | |a Fondo General | ||
| 920 | |a Electrónicos - Libros en Línea | ||
| 930 | |a Plataforma Digital | ||
| 905 | |a 205 | ||
| 901 | |a 630971-1 |b IT2 |c EBO |i C |u 20260508 | ||
| 902 | |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000630971 | ||