Aplicaciones del aprendizaje automático en ingeniería mecánica
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Aplicaciones del aprendizaje automático en ingeniería mecánica es una guía completa que explora el papel transformador del aprendizaje automático (AM) en dominios clave de la ingeniería mecánica. Combina conocimientos teóricos y aplicaciones prácticas para abordar la optimización del diseño, el mantenimiento predictivo, la robótica, el descubrimiento de materiales y los sistemas energéticos, por lo que resulta de gran valor para estudiantes, investigadores y profesionales.El libro comienza con una introducción al ML, destacando su relevancia y retos en ingeniería mecánica. Expl...
Aplicaciones del aprendizaje automático en ingeniería mecánica es una guía completa que explora el papel transformador del aprendizaje automático (AM) en dominios clave de la ingeniería mecánica. Combina conocimientos teóricos y aplicaciones prácticas para abordar la optimización del diseño, el mantenimiento predictivo, la robótica, el descubrimiento de materiales y los sistemas energéticos, por lo que resulta de gran valor para estudiantes, investigadores y profesionales.El libro comienza con una introducción al ML, destacando su relevancia y retos en ingeniería mecánica. Explora modelos de aprendizaje como el supervisado, el no supervisado y el semisupervisado, junto con redes neuronales, técnicas bayesianas y máquinas de vectores soporte. Los capítulos profundizan en las innovaciones impulsadas por el ML en el diseño de materiales, el mantenimiento predictivo y la optimización de meta-superficies, mostrando herramientas como el aprendizaje profundo y los modelos generativos.Este libro prepara a los lectores para aprovechar el ML a la hora de abordar retos de ingeniería, allanando el camino para soluciones inteligentes basadas en datos en ingeniería mecánica.
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