dc.creatorCardozo, Nicolás Felipe
dc.date2021-10-26T07:00:00Z
dc.date.accessioned2022-10-13T16:03:10Z
dc.date.available2022-10-13T16:03:10Z
dc.identifierhttps://ciencia.lasalle.edu.co/blearning_esc_negocios/1
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4191118
dc.descriptionEl 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.
dc.descriptionhttps://ciencia.lasalle.edu.co/blearning_esc_negocios/1000/thumbnail.jpg
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de La Salle. Dirección de Educación E-Learning
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectIA
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectTópicos
dc.subjectDatos
dc.titleTópicos de Datos y Textos
dc.typeBook


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