Publicación: Cuantificación y Ensembles.
| dc.contributor.author | Rodríguez Valles, Miguel | |
| dc.contributor.director | Amigo Cabrera, Enrique | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-20T12:33:28Z | |
| dc.date.available | 2024-05-20T12:33:28Z | |
| dc.date.issued | 2022-09-01 | |
| dc.description.abstract | En este trabajo se pretende analizar la aplicación de las técnicas de Ensemble a los problemas de Cuantificación. La Cuantificación es una de las tareas que recientemente ha adquirido cierto protagonismo dentro de las diferentes problemáticas que aborda el denominado aprendizaje automático (o machine learning). En ella se busca determinar la distribución de una colección de clases en un conjunto sin etiquetar; con este fin se ha desarrollado una colección de técnicas específicas que se aglutinan dentro del término Cuantificación. | es |
| dc.description.version | versión final | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14468/14509 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial. | |
| dc.relation.center | E.T.S. de Ingeniería Informática | |
| dc.relation.degree | Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones | |
| dc.relation.department | Inteligencia Artificial | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | |
| dc.title | Cuantificación y Ensembles. | es |
| dc.type | tesis de maestría | es |
| dc.type | master thesis | en |
| dspace.entity.type | Publication |