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Modelo de identificação de dados de simetria de domínio

Om Modelo de identificação de dados de simetria de domínio

Os algoritmos de identificação de dados são modelos úteis em áreas de investigação e desenvolvimento tecnológico onde são necessárias funções de reconhecimento de padrões para classificar dados dentro de uma definição; o modelo de simetria de domínio é um algoritmo de Machine Learning altamente eficiente para a identificação de dados, capaz de classificar imagens e sons com uma baixa quantidade de dados de treino, além de ser um modelo capaz de extrapolar para a identificação de outros tipos de dados graças à sua fase de modelação onde é aplicada uma contextualização da natureza dos dados para treinar o sistema.Ao longo deste livro, é desenvolvida e implementada a automatização deste modelo; um modelo de implementação acessível, com um baixo custo computacional, uma vez que requer uma quantidade muito reduzida de dados de treino, rápido, versátil em múltiplas aplicações e altamente eficiente.

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  • Språk:
  • Portugisisk
  • ISBN:
  • 9786206598381
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 72
  • Utgitt:
  • 25. oktober 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x5x220 mm.
  • Vekt:
  • 125 g.
  • BLACK NOVEMBER
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Beskrivelse av Modelo de identificação de dados de simetria de domínio

Os algoritmos de identificação de dados são modelos úteis em áreas de investigação e desenvolvimento tecnológico onde são necessárias funções de reconhecimento de padrões para classificar dados dentro de uma definição; o modelo de simetria de domínio é um algoritmo de Machine Learning altamente eficiente para a identificação de dados, capaz de classificar imagens e sons com uma baixa quantidade de dados de treino, além de ser um modelo capaz de extrapolar para a identificação de outros tipos de dados graças à sua fase de modelação onde é aplicada uma contextualização da natureza dos dados para treinar o sistema.Ao longo deste livro, é desenvolvida e implementada a automatização deste modelo; um modelo de implementação acessível, com um baixo custo computacional, uma vez que requer uma quantidade muito reduzida de dados de treino, rápido, versátil em múltiplas aplicações e altamente eficiente.

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