Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2017-04-20T15:35:34Z
dc.date.available 2017-04-20T15:35:34Z
dc.identifier.uri http://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/5603
dc.title Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning es
dc.type Documento de conferencia es
dcterms.abstract Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable. es
dcterms.extent p. 131-134 es
dcterms.issued 2016-04
dcterms.language Español es
dcterms.license Attribution 4.0 International (BY 4.0) es
dcterms.subject big data es
dcterms.subject sistemas inteligentes es
cic.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es
dcterms.creator.author Russo, Claudia es
dcterms.creator.author Ramón, Hugo D. es
dcterms.creator.author Alonso, Nicolás es
dcterms.creator.author Cicerchia, Lucas Benjamin es
dcterms.creator.author Esnaola, Leonardo es
dcterms.creator.author Tessore, Juan Pablo es
cic.lugarDesarrollo Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA) es
dcterms.subject.materia Ciencias de la Computación es
dcterms.isPartOf.item Informe científico de Beca de Estudio: Tessore, Juan Pablo (2015-2016) es
dcterms.isPartOf.issue WICC 2016 es
dcterms.isPartOf.series XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Entre Ríos, Argentina) es
cic.isPeerReviewed true es
cic.isFulltext true es


Archivos

  • Icon

    Documento completo 

    Archivo PDF (734.1Kb)

  • Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

    Mostrar el registro sencillo del ítem