Modelos de aprendizaje automático
| dc.contributor.author | Franky Uzcátegui | |
| dc.contributor.author | Centro de Estudios en Línea | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-12T20:12:55Z | |
| dc.date.available | 2025-02-12T20:12:55Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Comprender los principios en los que se basa la selección y evaluación de modelos de Aprendizaje Automático. | |
| dc.description.abstract | Los modelos de aprendizaje automático operan buscando soluciones, patrones e información en todo tipo de datos. Cuando se habilita un modelo de aprendizaje automático a través de un algoritmo determinado, se puede empezar aprendiendo el conjunto de datos y descubriendo la información. Cuanta más información obtiene el modelo, más puede utilizar el conocimiento para acelerar y mejorar el descubrimiento. Los pasos a seguir para generar un modelo de aprendizaje y su entrenamiento va desde la comprensión del problema hasta la selección del modelo apropiado, pasando por la planeación estratégica de su diseño. | |
| dc.description.sponsorship | cel@ucab.edu.ve | |
| dc.identifier.citation | APA | |
| dc.identifier.uri | https://vimeo.com/1004821571?share=copy | |
| dc.identifier.uri | https://saber.ucab.edu.ve/handle/123456789/1026 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Centro de Estudios en Línea | |
| dc.relation.ispartofseries | V1; UIVT4_VC_569 | |
| dc.title | Modelos de aprendizaje automático | |
| dc.type | Learning Object |