EL siguiente libro gratuito está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender sobre las aplicaciones del aprendizaje automático.
Sobre el Libro (Por el Autor)
El objetivo de este libro es presentar las últimas aplicaciones que permiten simular el aprendizaje en una máquina. Algunos de los puntos principales son:
La clasificación y reconocimiento de voz
- Bioinformática
- Evaluación de riesgos
Este libro puede resultar de gran interés para ingenieros industriales y científicos, así como académicos que deseen profundizar en el aprendizaje del proceso de aprendizaje de las máquinas.
El enfoque de este manual está pensado tanto para estudiantes de grado y posgrado en diversos campos (Ciencias de la Computación, Cibernética, Ingeniería, Estadística, Ciencias Sociales), así como una guía de referencia para profesionales del software.
El amplio alcance de este libro proporciona una buena introducción a la investigación de aplicaciones de aprendizaje de máquinas y resulta una fuente de información bibliográfica de gran interés.
Este libro será de interés para ingenieros industriales y científicos, así como para académicos que deseen dedicarse al aprendizaje automático.
El libro está dirigido a estudiantes graduados y de posgrado en campos como ciencias de la computación, cibernética, ciencias de sistemas, ingeniería, estadística y ciencias sociales, y como referencia para profesionales y practicantes del software.
El amplio alcance del libro les proporciona una buena introducción a muchas investigaciones de aplicaciones del aprendizaje automático, y también es la fuente de información bibliográfica útil.
Contenido (Temas)
- Métodos de aprendizaje automático en la aplicación del reconocimiento de la emoción del habla
- Clasificación automática del tráfico de Internet para la identificación temprana de aplicaciones
- Un enfoque codicioso para las cascadas de clasificación de edificios
- Modelado de perceptrón multicapa de red neuronal para la predicción de la calidad de la superficie en el mecanizado láser
- Uso de autómatas de aprendizaje para mejorar SAT Solvers basados en búsquedas locales con capacidad de aprendizaje
- Evaluaciones integrales y escalables de documentos contemporáneos
- Creación de una aplicación: generación de un «árbol de artículos» basado en datos transaccionales
- Aplicaciones de las máquinas de vectores de soporte en bioinformática y seguridad de redes
- Aprendizaje automático para mapeo cerebral funcional
- La aplicación del concepto fractal a la recuperación de imágenes basada en contenido
- Y más…
Ficha Técnica
Año: 2010
Editor: IN-TECH
Idioma: Inglés
Tamaño: 5.6MB
Licencia: Pendiente de Revisión (Posible Creative Commons)
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