Tópicos de Datos y Textos
| dc.contributor.author | Cardozo, Nicolás Felipe | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-29T13:53:07Z | |
| dc.date.available | 2024-10-29T13:53:07Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | El exceso de información que vivimos actualmente nos reta a buscar y establecer nuevas metodologías para extraer información relevante a partir de datos en forma de textos escritos; en este sentido, el uso de distintas tecnologías representa un apoyo fundamental en la transformación de los datos en información, siendo el Machine Learning (ML) un conjunto de técnicas con potencial para lograr dicha transformación. En términos generales, el ML puede clasificarse en varios tipos, el aprendizaje por refuerzo, el supervisado, el no supervisado y recientemente se habla de aprendizaje semisupervisado; en todo este grupo de clasificaciones es posible realizar regresiones, agrupaciones, asociaciones, o clasificaciones, valga la redundancia, entre muchas otras técnicas y usos. | spa |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad de La Salle | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional - Universidad de La Salle | spa |
| dc.identifier.repourl | https://repository.lasalle.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14625/37402 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad de La Salle. Dirección de Educación E-Learning | |
| dc.relation.uri | https://ciencia.lasalle.edu.co/elearning_esc_negocios/23 | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | IA | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Tópicos | |
| dc.subject | Datos | |
| dc.title | Tópicos de Datos y Textos | |
| dc.type | book |
Archivos
Bloque original
1 - 1 de 1
Cargando...
- Nombre:
- 37153_23_fulltext.pdf
- Tamaño:
- 553.25 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
