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Modelo de identificación de datos por simetría de dominios

Om Modelo de identificación de datos por simetría de dominios

Los algoritmos de identificación de datos son modelos útiles en áreas de investigación y desarrollo tecnológico donde se requieren funciones de reconocimiento de patrones para clasificar datos dentro de una definición; el modelo de simetría de dominios es un algoritmo de Machine Learning para la identificación de datos altamente eficiente, capaz de clasificar imágenes y sonidos con una baja cantidad de datos de entrenamiento, además de ser un modelo capaz de extrapolarse a la identificación de otro tipo de datos gracias a su etapa de modelado donde se aplica una contextualización sobre la naturaleza de los datos para el entrenamiento del sistema.A lo largo de este libro se desarrolla e implementa la automatización de este modelo; un modelo de accesible implementación, con un bajo coste computacional, ya que requiere de una muy baja cantidad de datos de entrenamiento, veloz, versátil en múltiples aplicaciones y altamente eficiente.

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  • Språk:
  • Spansk
  • ISBN:
  • 9786202122627
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 92
  • Utgitt:
  • 27. april 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x6x220 mm.
  • Vekt:
  • 155 g.
  • BLACK NOVEMBER
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Beskrivelse av Modelo de identificación de datos por simetría de dominios

Los algoritmos de identificación de datos son modelos útiles en áreas de investigación y desarrollo tecnológico donde se requieren funciones de reconocimiento de patrones para clasificar datos dentro de una definición; el modelo de simetría de dominios es un algoritmo de Machine Learning para la identificación de datos altamente eficiente, capaz de clasificar imágenes y sonidos con una baja cantidad de datos de entrenamiento, además de ser un modelo capaz de extrapolarse a la identificación de otro tipo de datos gracias a su etapa de modelado donde se aplica una contextualización sobre la naturaleza de los datos para el entrenamiento del sistema.A lo largo de este libro se desarrolla e implementa la automatización de este modelo; un modelo de accesible implementación, con un bajo coste computacional, ya que requiere de una muy baja cantidad de datos de entrenamiento, veloz, versátil en múltiples aplicaciones y altamente eficiente.

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