Medir el impacto de una selección precisa de características en el rendimiento de RBM en comparación con algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia
Autores: Aldwairi, Tamer; Perera, Dilina; Novotny, Mark A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Medir el impacto de una selección precisa de características en el rendimiento de RBM en comparación con algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Avance
Tecnologías
Datos
Selección de características
Rendimiento
Aprendizaje automático
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El crecimiento acumulado en el tamaño de los datos, causado por el avance de las tecnologías y el uso del internet de las cosas para recopilar y transmitir datos, resultó en la creación de grandes volúmenes de datos y una creciente variedad de tipos de datos que necesitan ser procesados a velocidades muy altas para que podamos extraer información significativa de estos enormes volúmenes de datos no estructurados.
Descripción
El crecimiento acumulado en el tamaño de los datos, causado por el avance de las tecnologías y el uso del internet de las cosas para recopilar y transmitir datos, resultó en la creación de grandes volúmenes de datos y una creciente variedad de tipos de datos que necesitan ser procesados a velocidades muy altas para que podamos extraer información significativa de estos enormes volúmenes de datos no estructurados.