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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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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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Identificación Humana Mediante Inteligencia Artificial: Usando Aprendizaje no Supervisado

XIKUA Boletín Científico de la Escuela Superior de Tlahuelilpan
En 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, José Sergio Ruiz Castilla, Brenda-Stephnanie Martínez-Medina   +2 more
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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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Detección de estrés por medio de redes neuronales artificiales en personal sanitario

Tecnociencia Chihuahua
En el presente documento se describe un estudio sobre la detección de estrés en profesionales sanitarios mediante el uso de redes neuronales artificiales.
Carlos Eduardo Cañedo Figueroa, Xóchitl Duque Alarcón, María Teresa Silvia Tinoco Zamudio   +2 more
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Procesos gaussianos multi-salida aplicados al modelamiento y reducción en la dimensionalidad de los datos transmitidos en una red inalámbrica de sensores

Revista Facultad de Ingeniería
En este trabajo se presenta el modelamiento de datos provenientes de redes de sensores inalámbricos (WSN), aplicando procesos Gaussianos de múltiples salidas (MOGP).
José-Aicardo Ortega-Vela, Pablo-Andrés Muñoz-Gutiérrez, Hernán-Darío Vargas-Cardona   +2 more
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Predicción de radiación solar en sistemas fotovoltaicos utilizando técnicas de aprendizaje automático

Revista Facultad de Ingeniería, 2020
La estimación de la radiación solar es fundamental para quienes participan en la planificación de granjas de energía solar, ya sean aisladas o conectadas a las redes de distribución eléctrica.
Luis Eduardo Ordoñez-Palacios, Daniel Andrés León-Vargas, M.Sc., Víctor Andrés Bucheli-Guerrero, Ph. D., Hugo Armando Ordoñez-Eraso, Ph. D.   +3 more
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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, César Germán Castellanos-Domínguez, Alexandre Perera-Lluna   +2 more
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Aprendizaje supervisado basado en Procesos Gaussianos

, 2021
Grado en ...
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Detección de malware en android utilizando aprendizaje automático.

Telemática, 2018
Con el constante incremento del uso de dispositivos móviles, la necesidad de algoritmos efectivos en la detección de malware está en constante crecimiento.
Alejandro Pérez Fals
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