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APRENDIZAJE SUPERVISADO PARA LA DISCRIMINACIÓN Y CLASIFICACIÓN DIFUSA [PDF]
Dyna, 2011 El objetivo del presente artículo es proponer un nuevo método de análisis discriminante difuso, que hace uso de la estrategia de aprendizaje supervisado y utiliza la distancia euclidiana como medida de disimilitud.
CARLOS SOTO, CLAUDIA JIMÉNEZ
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Aprendizaje auto supervisado para reconocimiento de objetos [PDF]
, 2020 Hoy en día, las técnicas basadas en aprendizaje profundo o Deep Learning han alcanzado rendimientos inimaginables en múltiples tareas. La cantidad de datos disponibles con los que poder entrenar estos modelos está aumentando rápidamente. La mayoría de los datos actuales no están etiquetados, imposibilitando el análisis supervisado.
Camacho Valladares, Alejandro
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Aprendizaje no-supervisado de modelos generativos profundos [PDF]
, 2018 En una sociedad en constante cambio en la que nos ha tocado vivir, la tecnología se ha convertido en una pieza fundamental en nuestras vidas, cambiando nuestro estilo de vida de manera permanente. Una de las áreas científicas artífice de esta incesante metamorfosis a la que está sometida la sociedad actual es, sin duda, la Inteligencia Artificial (IA).
Arribas Jara, Fernando
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Exploración con un robot móvil aplicando aprendizaje profundo no supervisado
, 2017 Este trabajo busca definir un aprendizaje no supervisado para la extracción y reconocimiento de objetos o estructuras presentes en un escenario interior usando la técnica de Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
Contreras Rojas, Javier Stevenson
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Desarrollo de un simulador de aprendizaje no supervisado [PDF]
, 2015 El objetivo principal de este proyecto es realizar una aplicación plenamente operativa que realice el entrenamiento de una red de neuronas basándose en los mapas autoorganizados de Kohonen. Además, esta aplicación puede servir como una herramienta didáctica para los alumnos de ingeniería informática donde puedan comprender de una manera práctica los ...
Losa Domínguez, Luis
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Identificación Humana Mediante Inteligencia Artificial: Usando Aprendizaje no Supervisado
XIKUA Boletín Científico de la Escuela Superior de TlahuelilpanEn México existen miles de personas desaparecidas. Si una persona no aparece después de 24 o 72 horas se denuncia ante las autoridades. Las las autoridades solicitan datos como su nombre, edad, género, vestimenta y rasgos físicos, así como una fotografía. La autoridad emite alguna publicación para iniciar la búsqueda.
Edmundo Daniel Bonne Montero +2 more
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Introducción a kernel ACP y otros métodos espectrales aplicados al aprendizaje no supervisado
Revista Colombiana de Estadística, 2008 En el presente trabajo, se introducen las técnicas de kernel ACP (KACP) y conglomeramiento espectral con algunos ejemplos ilustrativos. Se pretende estudiar los efectos de aplicar ACP como preproceso sobre las observaciones que se desean agrupar, para lo
LUIS GONZALO SÁNCHEZ +2 more
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Paralelización de métodos de aprendizaje semi-supervisado basados en grafos [PDF]
, 2018 El aprendizaje computacional es un área de estudio de algoritmos para obtener predictores basados en información obtenida de experiencias pasadas. Consiste en métodos que permiten que un sistema aprenda a descubrir patrones, tendencias y relaciones entre los datos, que pueden ser usados para la solución de problemas en áreas de ingeniería.
MOISES EMMANUEL RAMIREZ GUZMAN;522939 +1 more
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Herramienta software de redes neuronales para el aprendizaje no supervisado. [PDF]
, 2014 Los mapas auto asociativos de Kohonen son un modelo de red neuronal de aprendizaje no supervisado que ha dado enormes resultados en el área de la inteligencia artificial y el análisis de datos, entre los que destacan el reconocimiento del habla, la clasificación de documentos, el reconocimiento de imágenes y la compresión de datos, entre otros ...
Hoffman García, Oliver
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CLASIFICACIÓN DE RAYOS X DE TÓRAX MEDIANTE AUTO- APRENDIZAJE SUPERVISADO
Los modelos de aprendizaje profundo han creado un tremendo impacto en los problemas de clasificación de imágenes médicas,especialmente en el caso de las radiografías de tórax. Hasta ahora, las patologías en las imágenes de rayos X de tórax seclasificaron en gran medida utilizando la metodología supervisada en la que el modelo aprende tanto de los datos
Gowtham B +4 more
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