Modelo de identificación de datos por simetría de dominios
Una Inteligencia Artificial para el reconocimiento de imágenes y sonidos
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Los algoritmos de identificación de datos son modelos útiles en áreas de investigación y desarrollo tecnológico donde se requieren funciones de reconocimiento de patrones para clasificar datos dentro de una definición; el modelo de simetría de dominios es un algoritmo de Machine Learning para la identificación de datos altamente eficiente, capaz de clasificar imágenes y sonidos con una baja cantidad de datos de entrenamiento, además de ser un modelo capaz de extrapolarse a la identificación de otro tipo de datos gracias a su etapa de modelado donde se aplica una contextualización s...
Los algoritmos de identificación de datos son modelos útiles en áreas de investigación y desarrollo tecnológico donde se requieren funciones de reconocimiento de patrones para clasificar datos dentro de una definición; el modelo de simetría de dominios es un algoritmo de Machine Learning para la identificación de datos altamente eficiente, capaz de clasificar imágenes y sonidos con una baja cantidad de datos de entrenamiento, además de ser un modelo capaz de extrapolarse a la identificación de otro tipo de datos gracias a su etapa de modelado donde se aplica una contextualización sobre la naturaleza de los datos para el entrenamiento del sistema.A lo largo de este libro se desarrolla e implementa la automatización de este modelo; un modelo de accesible implementación, con un bajo coste computacional, ya que requiere de una muy baja cantidad de datos de entrenamiento, veloz, versátil en múltiples aplicaciones y altamente eficiente.
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