Detección de errores en configuraciones de servidores cognitivos mediante modelos de clasificación basados en árboles de decisión /
Este trabajo propone un sistema automatizado para la detección de errores en órdenes de producción de servidores mediante modelos de aprendizaje automático basados en árboles de clasificación. Los resultados muestran que, en configuraciones de servidores de baja gama, los modelos supervisados alcanz...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis Libro |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Guadalajara, México :
edición de autor,
2026
|
| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
| Etiquetas: |
Sin etiquetas, Sé el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares: Detección de errores en configuraciones de servidores cognitivos mediante modelos de clasificación basados en árboles de decisión /
- Modelo híbrido para la detección de deepfakes mediante YOLOv3 y análisis espectral con la Transformada de Fourier /
- Modelado predictivo con Random Forest para la detección de enfermedades cardíacas /
- Detección de imágenes DeepFake con Vision Transformers (ViT) /
- Aplicación de modelos transformer para la clasificación y análisis de quejas en atención a clientes /
- Machine Learning en mercados financieros : generando predicciones mediante la clasificación lorentziana y vecinos más cercanos aproximados /
- Regularization of Visual Transformers and Reinforcement Learning :