Böcker av Anel Ramirez Alvarez

Gli algoritmi di identificazione dei dati sono modelli utili in aree di ricerca e sviluppo tecnologico in cui sono richieste funzioni di riconoscimento di pattern per classificare i dati all'interno di una definizione; il modello di simmetria del dominio è un algoritmo di Machine Learning altamente efficiente per l'identificazione dei dati, in grado di classificare immagini e suoni con una bassa quantità di dati di addestramento, oltre a essere un modello in grado di estrapolare l'identificazione di altri tipi di dati grazie alla sua fase di modellazione in cui viene applicata una contestualizzazione della natura dei dati per l'addestramento del sistema.In questo libro viene sviluppata e implementata l'automazione di questo modello; un modello di implementazione accessibile, a basso costo computazionale, poiché richiede una quantità molto bassa di dati di addestramento, veloce, versatile in molteplici applicazioni e altamente efficiente.

Les algorithmes d'identification de données sont des modèles utiles dans les domaines de la recherche et du développement technologique où les fonctions de reconnaissance des formes sont nécessaires pour classer les données dans une définition ; le modèle de symétrie de domaine est un algorithme d'apprentissage automatique très efficace pour l'identification de données, capable de classer des images et des sons avec une faible quantité de données d'apprentissage, ainsi qu'un modèle capable d'extrapoler à l'identification d'autres types de données grâce à son étape de modélisation où une contextualisation de la nature des données est appliquée pour entraîner le système.Tout au long de ce livre, l'automatisation de ce modèle est développée et mise en ¿uvre ; un modèle de mise en ¿uvre accessible, avec un faible coût de calcul, puisqu'il nécessite une très faible quantité de données d'entraînement, rapide, polyvalent dans de multiples applications et très efficace.

Datenidentifizierungsalgorithmen sind nützliche Modelle in Bereichen der Forschung und technologischen Entwicklung, in denen Mustererkennungsfunktionen erforderlich sind, um Daten innerhalb einer Definition zu klassifizieren; das Domänensymmetriemodell ist ein hocheffizienter Algorithmus des maschinellen Lernens für die Datenidentifizierung, der in der Lage ist, Bilder und Töne mit einer geringen Menge an Trainingsdaten zu klassifizieren, sowie ein Modell, das dank seiner Modellierungsphase, in der eine Kontextualisierung der Art der Daten angewendet wird, um das System zu trainieren, auf die Identifizierung anderer Datentypen extrapoliert werden kann.In diesem Buch wird die Automatisierung dieses Modells entwickelt und implementiert; ein Modell, das leicht zu implementieren ist, mit geringen Rechenkosten, da es nur eine sehr geringe Menge an Trainingsdaten benötigt, schnell, vielseitig in verschiedenen Anwendungen und hocheffizient ist.

Os algoritmos de identificação de dados são modelos úteis em áreas de investigação e desenvolvimento tecnológico onde são necessárias funções de reconhecimento de padrões para classificar dados dentro de uma definição; o modelo de simetria de domínio é um algoritmo de Machine Learning altamente eficiente para a identificação de dados, capaz de classificar imagens e sons com uma baixa quantidade de dados de treino, além de ser um modelo capaz de extrapolar para a identificação de outros tipos de dados graças à sua fase de modelação onde é aplicada uma contextualização da natureza dos dados para treinar o sistema.Ao longo deste livro, é desenvolvida e implementada a automatização deste modelo; um modelo de implementação acessível, com um baixo custo computacional, uma vez que requer uma quantidade muito reduzida de dados de treino, rápido, versátil em múltiplas aplicações e altamente eficiente.

Data identification algorithms are useful models in areas of research and technological development where pattern recognition functions are required to classify data within a definition; the domain symmetry model is a highly efficient Machine Learning algorithm for data identification, capable of classifying images and sounds with a low amount of training data, besides being a model capable of extrapolating to the identification of other types of data thanks to its modeling stage where a contextualization on the nature of the data is applied for the training of the system.Throughout this book the automation of this model is developed and implemented; a model of accessible implementation, with a low computational cost, since it requires a very low amount of training data, fast, versatile in multiple applications and highly efficient.

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.