Libro GeneralUbicación Física: 006.3 / B35i
Inteligencia artificial avanzada / | |
| Autor: | Benítez, Raúl. |
| Otros Autores: | Escudero, Gerard ; Kanaan, Samir ; Masip Rodó, David. |
| Pié de imprenta: | Barcelona : Editorial UOC, 2013. |
| Edición: | 1a ed. |
| Descripción: | 296 páginas ilustraciones ; gráficas 17x24cm. |
| ISBN: | 9788490298879. |
| Tema(s): | |
| Contenido: | Cap.1 : Introducción a la inteligencia artificial. -- Cap.2 : Recomendadores y agrupamientos. -- Cap.3 : Extracción y selección de atributos. -- Cap.4 : Clasificación. -- Cap.5 : Optimización |
| Resumen: | En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones. El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático. El texto se ha enfocado desde un punto de vista eminentemente práctico. Las explicaciones teóricas de las diferentes técnicas se basan en la resolución de problemas concretos. Los algoritmos están acompañados de ejemplos, escritos en Python, con aplicaciones directas en ámbitos como el procesado de imágenes o el análisis de textos. Los diferentes capítulos comprenden las técnicas de aprendizaje no supervisado, los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, NMF, ICA, LDA, MDS), los principales algoritmos de clasificación de patrones (probabilísticos, kNN, SVM y Boosting) y diferentes métodos de optimización. |
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Libro de Reserva
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Biblioteca Sede Centro Sede Centro | Colección Reserva | 006.3 / B35i (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej.1 | Disponible | SC01087 | |
Libro General
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Biblioteca Sede Centro Sede Centro | Colección General | 006.3 / B35i (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej.2 | Disponible | SC01088 |
Incluye anexo.
Incluye bibliografía.
Incluye índice.
Cap.1 : Introducción a la inteligencia artificial. -- Cap.2 : Recomendadores y agrupamientos. -- Cap.3 : Extracción y selección de atributos. -- Cap.4 : Clasificación. -- Cap.5 : Optimización
En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, desde una visión muy orientada al reconocimiento de patrones. El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en el campo del aprendizaje automático. El texto se ha enfocado desde un punto de vista eminentemente práctico. Las explicaciones teóricas de las diferentes técnicas se basan en la resolución de problemas concretos. Los algoritmos están acompañados de ejemplos, escritos en Python, con aplicaciones directas en ámbitos como el procesado de imágenes o el análisis de textos. Los diferentes capítulos comprenden las técnicas de aprendizaje no supervisado, los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, NMF, ICA, LDA, MDS), los principales algoritmos de clasificación de patrones (probabilísticos, kNN, SVM y Boosting) y diferentes métodos de optimización.
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