Autor Ventura, Sebastian
|
|
Documentos disponibles escritos por este autor (3)
Hacer una sugerencia Refinar búsquedaMachine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases / Kamp, Michael ; Koprinska, Irena ; Bibal, Adrien ; Bouadi, Tassadit ; Frénay, Benoît ; Galárraga, Luis ; Oramas, José ; Adilova, Linara ; Krishnamurthy, Yamuna ; Kang, Bo ; Largeron, Christine ; Lijffijt, Jefrey ; Viard, Tiphaine ; Welke, Pascal ; Ruocco, Massimiliano ; Aune, Erlend ; Gallicchio, Claudio ; Schiele, Gregor ; Pernkopf, Franz ; Blott, Michaela ; Fröning, Holger ; Schindler, Günther ; Guidotti, Riccardo ; Monreale, Anna ; Rinzivillo, Salvatore ; Biecek, Przemyslaw ; Ntoutsi, Eirini ; Pechenizkiy, Mykola ; Rosenhahn, Bodo ; Buckley, Christopher ; Cialfi, Daniela ; Lanillos, Pablo ; Ramstead, Maxwell ; Verbelen, Tim ; Ferreira, Pedro M. ; Andresini, Giuseppina ; Malerba, Donato ; Medeiros, Ibéria ; Fournier-Viger, Philippe ; Nawaz, M. Saqib ; Ventura, Sebastian ; Sun, Meng ; Zhou, Min ; Bitetta, Valerio ; Bordino, Ilaria ; Ferretti, Andrea ; Gullo, Francesco ; Ponti, Giovanni ; Severini, Lorenzo ; Ribeiro, Rita ; Gama, João ; Gavaldà, Ricard ; Cooper, Lee ; Ghazaleh, Naghmeh ; Richiardi, Jonas ; Roqueiro, Damian ; Saldana Miranda, Diego ; Sechidis, Konstantinos ; Graça, Guilherme
Título : Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases : International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kamp, Michael, ; Koprinska, Irena, ; Bibal, Adrien, ; Bouadi, Tassadit, ; Frénay, Benoît, ; Galárraga, Luis, ; Oramas, José, ; Adilova, Linara, ; Krishnamurthy, Yamuna, ; Kang, Bo, ; Largeron, Christine, ; Lijffijt, Jefrey, ; Viard, Tiphaine, ; Welke, Pascal, ; Ruocco, Massimiliano, ; Aune, Erlend, ; Gallicchio, Claudio, ; Schiele, Gregor, ; Pernkopf, Franz, ; Blott, Michaela, ; Fröning, Holger, ; Schindler, Günther, ; Guidotti, Riccardo, ; Monreale, Anna, ; Rinzivillo, Salvatore, ; Biecek, Przemyslaw, ; Ntoutsi, Eirini, ; Pechenizkiy, Mykola, ; Rosenhahn, Bodo, ; Buckley, Christopher, ; Cialfi, Daniela, ; Lanillos, Pablo, ; Ramstead, Maxwell, ; Verbelen, Tim, ; Ferreira, Pedro M., ; Andresini, Giuseppina, ; Malerba, Donato, ; Medeiros, Ibéria, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Nawaz, M. Saqib, ; Ventura, Sebastian, ; Sun, Meng, ; Zhou, Min, ; Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Ferretti, Andrea, ; Gullo, Francesco, ; Ponti, Giovanni, ; Severini, Lorenzo, ; Ribeiro, Rita, ; Gama, João, ; Gavaldà, Ricard, ; Cooper, Lee, ; Ghazaleh, Naghmeh, ; Richiardi, Jonas, ; Roqueiro, Damian, ; Saldana Miranda, Diego, ; Sechidis, Konstantinos, ; Graça, Guilherme, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXV, 882 p. 282 ilustraciones, 236 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-93736-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Informática Ingeniería de software Ingeniería Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Matemáticas de la Computación Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas arbitradas de los talleres que complementaron la 21.ª Conferencia Europea Conjunta sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD, celebrada en septiembre de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia y los talleres se llevaron a cabo en línea. . Los 104 artículos fueron revisados minuciosamente y seleccionados entre 180 artículos presentados para los talleres. Este conjunto de dos volúmenes incluye las actas de los siguientes talleres: Taller sobre avances en aprendizaje automático interpretable e inteligencia artificial (AIMLAI 2021) Taller sobre aprendizaje paralelo, distribuido y federado (PDFL 2021) Taller sobre integración y minería de gráficos (GEM 2021) Taller sobre aprendizaje automático para series temporales irregulares (ML4ITS 2021) Taller sobre IoT, Edge y dispositivos móviles para aprendizaje automático integrado (ITEM 2021) Taller sobre descubrimiento de conocimientos explicables en minería de datos (XKDD 2021) Taller sobre sesgos y equidad en la IA (BIAS 2021) ) Taller sobre Taller sobre Inferencia Activa (IWAI 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático para Ciberseguridad (MLCS 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático en Ingeniería de Software (MLiSE 2021) Taller sobre Minería de Datos para aplicaciones financieras (MIDAS 2021) Sexto Taller sobre Ciencia de Datos para Social Good (SoGood 2021) Taller sobre aprendizaje automático para aplicaciones farmacéuticas y sanitarias (PharML 2021) Segundo taller sobre evaluación y diseño experimental en minería de datos y aprendizaje automático (EDML 2020) Taller sobre aprendizaje automático para la gestión energética de edificios (MLBEM 2021). Nota de contenido: Advances in Interpretable Machine Learning and Artificial Intelligence -- Parallel, Distributed, and Federated Learning -- Graph Embedding and Mining -- Machine Learning for Irregular Time Series -- IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning -- eXplainable Knowledge Discovery in Data Mining -- Bias and Fairness in AI -- International Workshop on Active Inference. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases : International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Kamp, Michael, ; Koprinska, Irena, ; Bibal, Adrien, ; Bouadi, Tassadit, ; Frénay, Benoît, ; Galárraga, Luis, ; Oramas, José, ; Adilova, Linara, ; Krishnamurthy, Yamuna, ; Kang, Bo, ; Largeron, Christine, ; Lijffijt, Jefrey, ; Viard, Tiphaine, ; Welke, Pascal, ; Ruocco, Massimiliano, ; Aune, Erlend, ; Gallicchio, Claudio, ; Schiele, Gregor, ; Pernkopf, Franz, ; Blott, Michaela, ; Fröning, Holger, ; Schindler, Günther, ; Guidotti, Riccardo, ; Monreale, Anna, ; Rinzivillo, Salvatore, ; Biecek, Przemyslaw, ; Ntoutsi, Eirini, ; Pechenizkiy, Mykola, ; Rosenhahn, Bodo, ; Buckley, Christopher, ; Cialfi, Daniela, ; Lanillos, Pablo, ; Ramstead, Maxwell, ; Verbelen, Tim, ; Ferreira, Pedro M., ; Andresini, Giuseppina, ; Malerba, Donato, ; Medeiros, Ibéria, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Nawaz, M. Saqib, ; Ventura, Sebastian, ; Sun, Meng, ; Zhou, Min, ; Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Ferretti, Andrea, ; Gullo, Francesco, ; Ponti, Giovanni, ; Severini, Lorenzo, ; Ribeiro, Rita, ; Gama, João, ; Gavaldà, Ricard, ; Cooper, Lee, ; Ghazaleh, Naghmeh, ; Richiardi, Jonas, ; Roqueiro, Damian, ; Saldana Miranda, Diego, ; Sechidis, Konstantinos, ; Graça, Guilherme, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXV, 882 p. 282 ilustraciones, 236 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-93736-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Informática Ingeniería de software Ingeniería Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Matemáticas de la Computación Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas arbitradas de los talleres que complementaron la 21.ª Conferencia Europea Conjunta sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD, celebrada en septiembre de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia y los talleres se llevaron a cabo en línea. . Los 104 artículos fueron revisados minuciosamente y seleccionados entre 180 artículos presentados para los talleres. Este conjunto de dos volúmenes incluye las actas de los siguientes talleres: Taller sobre avances en aprendizaje automático interpretable e inteligencia artificial (AIMLAI 2021) Taller sobre aprendizaje paralelo, distribuido y federado (PDFL 2021) Taller sobre integración y minería de gráficos (GEM 2021) Taller sobre aprendizaje automático para series temporales irregulares (ML4ITS 2021) Taller sobre IoT, Edge y dispositivos móviles para aprendizaje automático integrado (ITEM 2021) Taller sobre descubrimiento de conocimientos explicables en minería de datos (XKDD 2021) Taller sobre sesgos y equidad en la IA (BIAS 2021) ) Taller sobre Taller sobre Inferencia Activa (IWAI 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático para Ciberseguridad (MLCS 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático en Ingeniería de Software (MLiSE 2021) Taller sobre Minería de Datos para aplicaciones financieras (MIDAS 2021) Sexto Taller sobre Ciencia de Datos para Social Good (SoGood 2021) Taller sobre aprendizaje automático para aplicaciones farmacéuticas y sanitarias (PharML 2021) Segundo taller sobre evaluación y diseño experimental en minería de datos y aprendizaje automático (EDML 2020) Taller sobre aprendizaje automático para la gestión energética de edificios (MLBEM 2021). Nota de contenido: Advances in Interpretable Machine Learning and Artificial Intelligence -- Parallel, Distributed, and Federated Learning -- Graph Embedding and Mining -- Machine Learning for Irregular Time Series -- IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning -- eXplainable Knowledge Discovery in Data Mining -- Bias and Fairness in AI -- International Workshop on Active Inference. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases : International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kamp, Michael, ; Koprinska, Irena, ; Bibal, Adrien, ; Bouadi, Tassadit, ; Frénay, Benoît, ; Galárraga, Luis, ; Oramas, José, ; Adilova, Linara, ; Krishnamurthy, Yamuna, ; Kang, Bo, ; Largeron, Christine, ; Lijffijt, Jefrey, ; Viard, Tiphaine, ; Welke, Pascal, ; Ruocco, Massimiliano, ; Aune, Erlend, ; Gallicchio, Claudio, ; Schiele, Gregor, ; Pernkopf, Franz, ; Blott, Michaela, ; Fröning, Holger, ; Schindler, Günther, ; Guidotti, Riccardo, ; Monreale, Anna, ; Rinzivillo, Salvatore, ; Biecek, Przemyslaw, ; Ntoutsi, Eirini, ; Pechenizkiy, Mykola, ; Rosenhahn, Bodo, ; Buckley, Christopher, ; Cialfi, Daniela, ; Lanillos, Pablo, ; Ramstead, Maxwell, ; Verbelen, Tim, ; Ferreira, Pedro M., ; Andresini, Giuseppina, ; Malerba, Donato, ; Medeiros, Ibéria, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Nawaz, M. Saqib, ; Ventura, Sebastian, ; Sun, Meng, ; Zhou, Min, ; Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Ferretti, Andrea, ; Gullo, Francesco, ; Ponti, Giovanni, ; Severini, Lorenzo, ; Ribeiro, Rita, ; Gama, João, ; Gavaldà, Ricard, ; Cooper, Lee, ; Ghazaleh, Naghmeh, ; Richiardi, Jonas, ; Roqueiro, Damian, ; Saldana Miranda, Diego, ; Sechidis, Konstantinos, ; Graça, Guilherme, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXVI, 584 p. 156 ilustraciones, 135 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-93733-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Ingeniería Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas arbitradas de los talleres que complementaron la 21.ª Conferencia Europea Conjunta sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD, celebrada en septiembre de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia y los talleres se llevaron a cabo en línea. . Los 104 artículos fueron revisados minuciosamente y seleccionados entre 180 artículos presentados para los talleres. Este conjunto de dos volúmenes incluye las actas de los siguientes talleres: Taller sobre avances en aprendizaje automático interpretable e inteligencia artificial (AIMLAI 2021) Taller sobre aprendizaje paralelo, distribuido y federado (PDFL 2021) Taller sobre integración y minería de gráficos (GEM 2021) Taller sobre aprendizaje automático para series temporales irregulares (ML4ITS 2021) Taller sobre IoT, Edge y dispositivos móviles para aprendizaje automático integrado (ITEM 2021) Taller sobre descubrimiento de conocimientos explicables en minería de datos (XKDD 2021) Taller sobre sesgos y equidad en la IA (BIAS 2021) ) Taller sobre Taller sobre Inferencia Activa (IWAI 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático para Ciberseguridad (MLCS 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático en Ingeniería de Software (MLiSE 2021) Taller sobre Minería de Datos para aplicaciones financieras (MIDAS 2021) Sexto Taller sobre Ciencia de Datos para Social Good (SoGood 2021) Taller sobre aprendizaje automático para aplicaciones farmacéuticas y sanitarias (PharML 2021) Segundo taller sobre evaluación y diseño experimental en minería de datos y aprendizaje automático (EDML 2020) Taller sobre aprendizaje automático para la gestión energética de edificios (MLBEM 2021). Nota de contenido: Machine Learning for CyberSecurity -- Workshop on Machine Learning in Softtware Engineering -- MIning DAta for financial applicationS -- Sixth Workshop on Data Science for Social Good (SoGood 2021) -- Machine Learning for Pharma and Healthcare Applications -- Machine Learning for Buildings Energy Management. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases : International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Kamp, Michael, ; Koprinska, Irena, ; Bibal, Adrien, ; Bouadi, Tassadit, ; Frénay, Benoît, ; Galárraga, Luis, ; Oramas, José, ; Adilova, Linara, ; Krishnamurthy, Yamuna, ; Kang, Bo, ; Largeron, Christine, ; Lijffijt, Jefrey, ; Viard, Tiphaine, ; Welke, Pascal, ; Ruocco, Massimiliano, ; Aune, Erlend, ; Gallicchio, Claudio, ; Schiele, Gregor, ; Pernkopf, Franz, ; Blott, Michaela, ; Fröning, Holger, ; Schindler, Günther, ; Guidotti, Riccardo, ; Monreale, Anna, ; Rinzivillo, Salvatore, ; Biecek, Przemyslaw, ; Ntoutsi, Eirini, ; Pechenizkiy, Mykola, ; Rosenhahn, Bodo, ; Buckley, Christopher, ; Cialfi, Daniela, ; Lanillos, Pablo, ; Ramstead, Maxwell, ; Verbelen, Tim, ; Ferreira, Pedro M., ; Andresini, Giuseppina, ; Malerba, Donato, ; Medeiros, Ibéria, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Nawaz, M. Saqib, ; Ventura, Sebastian, ; Sun, Meng, ; Zhou, Min, ; Bitetta, Valerio, ; Bordino, Ilaria, ; Ferretti, Andrea, ; Gullo, Francesco, ; Ponti, Giovanni, ; Severini, Lorenzo, ; Ribeiro, Rita, ; Gama, João, ; Gavaldà, Ricard, ; Cooper, Lee, ; Ghazaleh, Naghmeh, ; Richiardi, Jonas, ; Roqueiro, Damian, ; Saldana Miranda, Diego, ; Sechidis, Konstantinos, ; Graça, Guilherme, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXVI, 584 p. 156 ilustraciones, 135 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-93733-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Ciencias sociales Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Ingeniería Informática y Redes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes constituye las actas arbitradas de los talleres que complementaron la 21.ª Conferencia Europea Conjunta sobre Aprendizaje Automático y Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, ECML PKDD, celebrada en septiembre de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia y los talleres se llevaron a cabo en línea. . Los 104 artículos fueron revisados minuciosamente y seleccionados entre 180 artículos presentados para los talleres. Este conjunto de dos volúmenes incluye las actas de los siguientes talleres: Taller sobre avances en aprendizaje automático interpretable e inteligencia artificial (AIMLAI 2021) Taller sobre aprendizaje paralelo, distribuido y federado (PDFL 2021) Taller sobre integración y minería de gráficos (GEM 2021) Taller sobre aprendizaje automático para series temporales irregulares (ML4ITS 2021) Taller sobre IoT, Edge y dispositivos móviles para aprendizaje automático integrado (ITEM 2021) Taller sobre descubrimiento de conocimientos explicables en minería de datos (XKDD 2021) Taller sobre sesgos y equidad en la IA (BIAS 2021) ) Taller sobre Taller sobre Inferencia Activa (IWAI 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático para Ciberseguridad (MLCS 2021) Taller sobre Aprendizaje Automático en Ingeniería de Software (MLiSE 2021) Taller sobre Minería de Datos para aplicaciones financieras (MIDAS 2021) Sexto Taller sobre Ciencia de Datos para Social Good (SoGood 2021) Taller sobre aprendizaje automático para aplicaciones farmacéuticas y sanitarias (PharML 2021) Segundo taller sobre evaluación y diseño experimental en minería de datos y aprendizaje automático (EDML 2020) Taller sobre aprendizaje automático para la gestión energética de edificios (MLBEM 2021). Nota de contenido: Machine Learning for CyberSecurity -- Workshop on Machine Learning in Softtware Engineering -- MIning DAta for financial applicationS -- Sixth Workshop on Data Science for Social Good (SoGood 2021) -- Machine Learning for Pharma and Healthcare Applications -- Machine Learning for Buildings Energy Management. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Supervised Descriptive Pattern Mining Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ventura, Sebastian, Autor ; Luna, José María, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 185 p. 42 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-98140-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro proporciona una visión general y comprensible de la minería de patrones descriptivos supervisados, considerando algoritmos clásicos y aquellos basados en heurísticas. Proporciona algunas definiciones formales y una idea general sobre patrones, minería de patrones, la utilidad de los patrones en el proceso de descubrimiento de conocimiento, así como un breve resumen de las tareas relacionadas con la minería de patrones descriptiva supervisada. También incluye una descripción detallada de las tareas habitualmente agrupadas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados: descubrimiento de subgrupos, conjuntos de contraste y patrones emergentes. Además, este libro incluye dos tareas, reglas de asociación de clases y modelos excepcionales, que también se consideran dentro de este campo. Una característica importante de este libro es que proporciona una descripción general (definiciones formales y algoritmos) de todas las tareas incluidas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados. Considera el análisis de diferentes algoritmos ya sea basados en heurísticas o basados en metodologías de búsqueda exhaustiva para cualquiera de estas tareas. Este libro también ilustra la importancia de estas técnicas en diferentes campos y se describe un conjunto de aplicaciones del mundo real. Por último, pero no menos importante, también se consideran y analizan algunas tareas relacionadas. El objetivo final de este libro es proporcionar una revisión general del campo de la minería de patrones descriptivos supervisados, describiendo sus tareas, sus algoritmos, sus aplicaciones y tareas relacionadas (aquellas que comparten algunas características comunes). Este libro está dirigido a desarrolladores, ingenieros e informáticos que buscan aplicar algoritmos clásicos y heurísticos para resolver diferentes tipos de problemas de minería de patrones y aplicarlos a problemas reales. Los estudiantes e investigadores que trabajan en este campo pueden utilizar este libro completo (que incluye sus métodos y herramientas) como libro de texto secundario. Nota de contenido: 1 Introduction to Supervised Descriptive Pattern Mining -- 2 Contrast Sets -- 3 Emerging Patterns -- 4 Subgroup Discovery -- 5 Class Association Rules -- 6 Exceptional Models -- 7 Other Forms of Supervised Descriptive Pattern Mining -- 8 Successful Applications. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Supervised Descriptive Pattern Mining [documento electrónico] / Ventura, Sebastian, Autor ; Luna, José María, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 185 p. 42 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-98140-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro proporciona una visión general y comprensible de la minería de patrones descriptivos supervisados, considerando algoritmos clásicos y aquellos basados en heurísticas. Proporciona algunas definiciones formales y una idea general sobre patrones, minería de patrones, la utilidad de los patrones en el proceso de descubrimiento de conocimiento, así como un breve resumen de las tareas relacionadas con la minería de patrones descriptiva supervisada. También incluye una descripción detallada de las tareas habitualmente agrupadas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados: descubrimiento de subgrupos, conjuntos de contraste y patrones emergentes. Además, este libro incluye dos tareas, reglas de asociación de clases y modelos excepcionales, que también se consideran dentro de este campo. Una característica importante de este libro es que proporciona una descripción general (definiciones formales y algoritmos) de todas las tareas incluidas bajo el término minería de patrones descriptivos supervisados. Considera el análisis de diferentes algoritmos ya sea basados en heurísticas o basados en metodologías de búsqueda exhaustiva para cualquiera de estas tareas. Este libro también ilustra la importancia de estas técnicas en diferentes campos y se describe un conjunto de aplicaciones del mundo real. Por último, pero no menos importante, también se consideran y analizan algunas tareas relacionadas. El objetivo final de este libro es proporcionar una revisión general del campo de la minería de patrones descriptivos supervisados, describiendo sus tareas, sus algoritmos, sus aplicaciones y tareas relacionadas (aquellas que comparten algunas características comunes). Este libro está dirigido a desarrolladores, ingenieros e informáticos que buscan aplicar algoritmos clásicos y heurísticos para resolver diferentes tipos de problemas de minería de patrones y aplicarlos a problemas reales. Los estudiantes e investigadores que trabajan en este campo pueden utilizar este libro completo (que incluye sus métodos y herramientas) como libro de texto secundario. Nota de contenido: 1 Introduction to Supervised Descriptive Pattern Mining -- 2 Contrast Sets -- 3 Emerging Patterns -- 4 Subgroup Discovery -- 5 Class Association Rules -- 6 Exceptional Models -- 7 Other Forms of Supervised Descriptive Pattern Mining -- 8 Successful Applications. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
