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Introducción a las Redes Neuronales aplicadas al Aprendizaje Supervisado
, 2020 En este documento, la autora realiza una introducción a los fundamentos biológicos en los que se sustentan las redes neuronales artificiales, así como un repaso de los conceptos generales para explicar cómo como se aplican las redes neuronales artificiales al aprendizaje supervisado.
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Investigación e Innovación en Ingenierías, 2017 Dado que la información se ha constituido en uno de los activos más valiosos de las organizaciones, es necesario salvaguardarla a través de diferentes estrategias de protección, con el fin de evitar accesos intrusivos o cualquier tipo de incidente que ...
Johan Mardini, Alberto Egea Colmenares
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Applicability of semi-supervised learning assumptions for gene ontology terms prediction
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, 2016 : La Ontología Genética (GO) es uno de los recursos más importantes en la bioinformática, el cual busca proporcionar un marco de trabajo unificado para la anotación biológica de genes y proteínas de todas las especies. La predicción de términos GO es una
Jorge Alberto Jaramillo-Garzón +2 more
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Revista de ComunicaciónPropósito. El objetivo principal del estudio es analizar las publicaciones sobre transmedia y narrativa en la base de datos Scopus, identificando la evolución de los términos por año, para proponer una clasificación según las grandes temáticas ...
Victor Wilfredo Bohorquez-Lopez +3 more
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Aprendizaje Supervisado: Métodos, Propiedades y Aplicaciones
, 2022 El aprendizaje supervisado se centra en el desarrollo, a partir de un conjunto de datos conocido, de un modelo matemático capaz de predecir el valor correspondiente de un nuevo dato. Estudiaremos la construcción de dichos modelos utilizando el concepto de vector soporte. En el Capítulo 1, introduciremos los conceptos básicos del aprendizaje supervisado,
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Eficacia de diferentes reglas hebbianas en el Aprendizaje Supervisado
Tecnología Educativa Revista CONAIC, 2020 Desde 1949, numerosos neurocientíficos han estudiado los principios implícitos del llamado aprendizaje asociativo (o hebbiano) entre neuronas. Varios algoritmos basados en Hebb (incluyendo la Regla de Hebb Simple, la Regla de la Covarianza y la Regla de Oja) han sido propuestos como modelos teóricos del cambio de la fuerza de conexión sináptica (o ...
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, 2021 Hoy en día, las técnicas basadas en aprendizaje progundo o Deep Learning permiten aplicaciones en muchos tipos de tareas. Una de ellas es la visión artificial, la cual está considerada como una de las tecnologías más relevantes en el futuro inmediato de ...
López García, Rafael
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Aplicación empírica de metodologías de Machine Learning to Rank. Comparación con otras técnicas de aprendizaje supervisado en diferentes aplicaciones [PDF]
, 2021 Existen muchos problemas de negocio que requieren predecir u ordenar un conjunto de opciones. Para resolver este tipo de preguntas los modelos tradicionales de aprendizaje supervisado pueden no ser ideales, ya que no están diseñados para esta tarea ...
Umaña Zamora, Gabriela M.
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Aprendizaje no supervisado combinando autoencoders y agrupamiento [PDF]
Las técnicas de agrupamiento son las más utilizadas a la hora de resolver tareas descriptivas. Su entrenamiento no supervisado requiere del uso de alguna medida de distancia para identificar similitudes entre los datos disponibles.
Lanzarini, Laura Cristina +2 more
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