Los algoritmos AdaBoost (Adaptive Boosting) forman parte del cuerpo teórico-práctico de la asignatura Sistemas Inteligentes. AdaBoost se basa en la premisa de poder obtener un clasificador automático fuerte a partir de varios clasificadores débiles. Los estudiantes, después de abordar este tema, deben ser capaces de construir clasificadores automáticos fuertes utilizando diferentes colecciones de clasificadores débiles con la finalidad de utilizarlos en entornos para el reconocimiento automático de objetos. Siendo el objeto de estudio los algoritmos AdaBoost, los estudiantes utilizan la plataforma Netbeans+Java como soporte de las distintas experimentaciones que realizan. En una primera etapa, se han definido las cuestiones para valorar la ...
Uno de los mayores problemas que actualmente enfrentan los países subdesarrollados, es el limitado a...
En la realización del Estudio de la arquitectura de los componentes EJB (Enterprise Java Beans), cas...
La comunidad de varios Entornos de Desarrollo Integrado (IDEs) ha mostrado interés en la construcció...
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Los sistemas de Redes Neuronales Artificiales (RNA) forman parte del cuerpo teórico-práctico de la a...
El objetivo principal de esta Red ha sido evaluar la transición desde la plataforma actual Java+NetB...
Esta investigación lleva como título “ANÁLISIS COMPARATIVO DE ADAPTIVE BOOSTING Y DECISION TREE PAR...
Objeto de aprendizaje: Presentación multimediaEste recurso educativo habla acerca de Netbeans como d...
El trabajo se adentra en el mundo del Machine Learning, también conocido como “aprendizaje automátic...
Análisis de desarrollo paralelo CUDA en lenguajes Java y Python, utilizando JCuda, RootBeer, PyCuda ...
Hoy en día estudiantes y profesores utilizan diferentes tipos de sistemas web que dan soporte a los ...
La colaboración es un fenómeno complejo que ha sido estudiado en numerosos trabajos sin resultados c...
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