Autor Fernández, Alberto
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021, Proceedings / Abreu, Pedro Henriques ; Rodrigues, Pedro Pereira ; Fernández, Alberto ; Gama, João
Título : 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Abreu, Pedro Henriques, ; Rodrigues, Pedro Pereira, ; Fernández, Alberto, ; Gama, João, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 454 p. 138 ilustraciones, 107 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-74251-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos Ciencias sociales Algoritmos Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Diseño y Análisis de Algoritmos Computadoras y Educación Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este libro constituye las actas del 19º Simposio Internacional sobre Análisis Inteligente de Datos, IDA 2021, que estaba previsto que tuviera lugar en Oporto, Portugal. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se llevó a cabo en línea del 26 al 28 de abril de 2021. Los 35 artículos incluidos en este libro fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 113 presentaciones. Los artículos se organizaron en secciones temáticas denominadas: modelado con redes neuronales; modelado con aprendizaje estadístico; lenguaje de modelado y gráficos; y modelado de formatos de datos especiales. Nota de contenido: Modeling with Neural Networks -- Hyperspherical Weight Uncertainty in Neural Networks -- Partially Monotonic Learning for Neural Networks -- Multiple-Manifold Generation with an Ensemble GAN and Learned Noise Prior -- Simple, Efficient and Convenient Decentralized Multi-Task Learning for Neural Networks -- Deep Hybrid Neural Networks with Improved Weighted Word Embeddings for Sentiment Analysis -- Explaining Neural Networks by Decoding Layer Activations -- Analogical Embedding for Analogy-based Learning to Rank -- HORUS-NER: A Multimodal Named Entity Recognition Framework for Noisy Data -- Modeling with Statistical Learning -- Incremental Search Space Construction for Machine Learning Pipeline Synthesis -- Adversarial Vulnerability of Active Transfer Learning -- Revisiting Non-Specific Syndromic Surveillance -- Gradient Ascent for Best Response Regression -- Intelligent Structural Damage Detection: a Federated Learning Approach -- Composite surrogate for likelihood-freeBayesian optimisation in high-dimensional settings of activity-based transportation models -- Active Selection of Classification Features -- Feature Selection for Hierarchical Multi-Label Classification -- Bandit Algorithm for Both Unknown Best Position and Best Item Display on Web Pages -- Performance prediction for hardware-software configurations: A case study for video games -- avatar / Automated Feature Wrangling for Machine Learning -- Modeling Language and Graphs -- Semantically Enriching Embeddings of Highly In ectable Verbs for Improving Intent Detection in a Romanian Home Assistant Scenario -- BoneBert: A BERT-based Automated Information Extraction System of Radiology Reports for Bone Fracture Detection and Diagnosis -- Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online Discussions -- Unsupervised Methods for the Study of Transformer Embeddings -- A Framework for Authorial Clustering of Shorter Texts in Latent Semantic Spaces -- DeepGG: a Deep Graph Generator -- SINr: fast computing of Sparse Interpretable Node Representations is not a sin -- Detection of contextual anomalies in attributed graphs -- Ising-Based Louvain Method: Clustering Large Graphs with Specialized Hardware -- Modeling Special Data Formats -- Reducing Negative Impact of Noise in Boolean Matrix Factorization with Association Rules -- Z-Hist: A Temporal Abstraction of Multivariate Histogram Snapshots -- muppets: Multipurpose Table Segmentation -- SpLyCI: Integrating Spreadsheets by Recognising and Solving Layout Constraints -- RTL: A Robust Time Series Labeling Algorithm -- The Compromise of Data Privacy in Predictive Performance -- Efficient Privacy Preserving Distributed K-Means for Non-IID Data. 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 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Abreu, Pedro Henriques, ; Rodrigues, Pedro Pereira, ; Fernández, Alberto, ; Gama, João, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 454 p. 138 ilustraciones, 107 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-74251-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Gestión de base de datos Ciencias sociales Algoritmos Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Diseño y Análisis de Algoritmos Computadoras y Educación Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este libro constituye las actas del 19º Simposio Internacional sobre Análisis Inteligente de Datos, IDA 2021, que estaba previsto que tuviera lugar en Oporto, Portugal. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se llevó a cabo en línea del 26 al 28 de abril de 2021. Los 35 artículos incluidos en este libro fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 113 presentaciones. Los artículos se organizaron en secciones temáticas denominadas: modelado con redes neuronales; modelado con aprendizaje estadístico; lenguaje de modelado y gráficos; y modelado de formatos de datos especiales. Nota de contenido: Modeling with Neural Networks -- Hyperspherical Weight Uncertainty in Neural Networks -- Partially Monotonic Learning for Neural Networks -- Multiple-Manifold Generation with an Ensemble GAN and Learned Noise Prior -- Simple, Efficient and Convenient Decentralized Multi-Task Learning for Neural Networks -- Deep Hybrid Neural Networks with Improved Weighted Word Embeddings for Sentiment Analysis -- Explaining Neural Networks by Decoding Layer Activations -- Analogical Embedding for Analogy-based Learning to Rank -- HORUS-NER: A Multimodal Named Entity Recognition Framework for Noisy Data -- Modeling with Statistical Learning -- Incremental Search Space Construction for Machine Learning Pipeline Synthesis -- Adversarial Vulnerability of Active Transfer Learning -- Revisiting Non-Specific Syndromic Surveillance -- Gradient Ascent for Best Response Regression -- Intelligent Structural Damage Detection: a Federated Learning Approach -- Composite surrogate for likelihood-freeBayesian optimisation in high-dimensional settings of activity-based transportation models -- Active Selection of Classification Features -- Feature Selection for Hierarchical Multi-Label Classification -- Bandit Algorithm for Both Unknown Best Position and Best Item Display on Web Pages -- Performance prediction for hardware-software configurations: A case study for video games -- avatar / Automated Feature Wrangling for Machine Learning -- Modeling Language and Graphs -- Semantically Enriching Embeddings of Highly In ectable Verbs for Improving Intent Detection in a Romanian Home Assistant Scenario -- BoneBert: A BERT-based Automated Information Extraction System of Radiology Reports for Bone Fracture Detection and Diagnosis -- Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online Discussions -- Unsupervised Methods for the Study of Transformer Embeddings -- A Framework for Authorial Clustering of Shorter Texts in Latent Semantic Spaces -- DeepGG: a Deep Graph Generator -- SINr: fast computing of Sparse Interpretable Node Representations is not a sin -- Detection of contextual anomalies in attributed graphs -- Ising-Based Louvain Method: Clustering Large Graphs with Specialized Hardware -- Modeling Special Data Formats -- Reducing Negative Impact of Noise in Boolean Matrix Factorization with Association Rules -- Z-Hist: A Temporal Abstraction of Multivariate Histogram Snapshots -- muppets: Multipurpose Table Segmentation -- SpLyCI: Integrating Spreadsheets by Recognising and Solving Layout Constraints -- RTL: A Robust Time Series Labeling Algorithm -- The Compromise of Data Privacy in Predictive Performance -- Efficient Privacy Preserving Distributed K-Means for Non-IID Data. 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 : International Workshops of PAAMS 2018, Toledo, Spain, June 20–22, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bajo, Javier, ; Corchado, Juan M., ; Navarro Martínez, Elena María, ; Osaba Icedo, Eneko, ; Mathieu, Philippe, ; Hoffa-Dabrowska, Patrycja, ; Del Val, Elena, ; Giroux, Sylvain, ; Castro, Antonio J.M, ; Sánchez-Pi, Nayat, ; Julián, Vicente, ; Silveira, Ricardo Azambuja, ; Fernández, Alberto, ; Unland, Rainer, ; Fuentes-Fernández, Rubén, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXIII, 552 p. 188 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-94779-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Algoritmo comercio electrónico y negocios electrónicos Modelado por computadora Ingeniería Informática y Redes Inteligencia artificial Ingeniería Informática Comercio electrónico Simulación por ordenador Application software Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Red informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de los 11 talleres compartidos con la 16.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones Prácticas de Agentes y Sistemas Multiagentes, PAAMS 2018, celebrada en Toledo, España, en junio de 2018. Los 47 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados. y seleccionado entre 72 presentaciones. El volumen presenta los trabajos que han sido aceptados para los siguientes talleres: Taller sobre Agentes y Sistemas Multiagente para AAL y e-HEALTH; Taller sobre aplicaciones basadas en agentes para el transporte aéreo; Taller sobre Economía Computacional de Mercados Artificiales Basados en Agentes; Taller sobre Soluciones Basadas en Agentes para la Manufactura y la Cadena de Suministro; Taller sobre MAS para Redes Complejas y Computación Social; Taller sobre Sistemas Inteligentes y Fusión de Información Contextual; Taller sobre aplicaciones basadas en múltiples agentes para mercados energéticos, redes inteligentes y sistemas energéticos sostenibles; Taller sobre Entornos de Aprendizaje basados en Sistemas Multiagentes; Taller sobre Ciudades Inteligentes y Agentes Inteligentes; Taller sobre Inteligencia de Enjambre y Robótica de Enjambre; Taller sobre Sistemas Multiagente y Simulación. Nota de contenido: Workshop on Agents and Multi-agent Systems for AAL and e-HEALTH -- Workshop on Agent based Applications for Air Transport -- Workshop on Agent-based Artificial Markets Computational Economics -- Workshop on Agent-Based Solutions for Manufacturing and Supply Chain -- Workshop on MAS for Complex Networks and Social Computation -- Workshop on Intelligent Systems and Context Information Fusion -- Workshop on Multi-agent based Applications for Energy Markets, Smart Grids and Sustainable Energy Systems -- Workshop on Multiagent System based Learning Environments -- Workshop on Smart Cities and Intelligent Agents -- Workshop on Swarm Intelligence and Swarm Robotics -- Workshop on Multi-Agent Systems and Simulation. 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 International Workshops of PAAMS 2018, Toledo, Spain, June 20–22, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Bajo, Javier, ; Corchado, Juan M., ; Navarro Martínez, Elena María, ; Osaba Icedo, Eneko, ; Mathieu, Philippe, ; Hoffa-Dabrowska, Patrycja, ; Del Val, Elena, ; Giroux, Sylvain, ; Castro, Antonio J.M, ; Sánchez-Pi, Nayat, ; Julián, Vicente, ; Silveira, Ricardo Azambuja, ; Fernández, Alberto, ; Unland, Rainer, ; Fuentes-Fernández, Rubén, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXIII, 552 p. 188 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-94779-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Algoritmo comercio electrónico y negocios electrónicos Modelado por computadora Ingeniería Informática y Redes Inteligencia artificial Ingeniería Informática Comercio electrónico Simulación por ordenador Application software Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Red informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de los 11 talleres compartidos con la 16.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones Prácticas de Agentes y Sistemas Multiagentes, PAAMS 2018, celebrada en Toledo, España, en junio de 2018. Los 47 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados. y seleccionado entre 72 presentaciones. El volumen presenta los trabajos que han sido aceptados para los siguientes talleres: Taller sobre Agentes y Sistemas Multiagente para AAL y e-HEALTH; Taller sobre aplicaciones basadas en agentes para el transporte aéreo; Taller sobre Economía Computacional de Mercados Artificiales Basados en Agentes; Taller sobre Soluciones Basadas en Agentes para la Manufactura y la Cadena de Suministro; Taller sobre MAS para Redes Complejas y Computación Social; Taller sobre Sistemas Inteligentes y Fusión de Información Contextual; Taller sobre aplicaciones basadas en múltiples agentes para mercados energéticos, redes inteligentes y sistemas energéticos sostenibles; Taller sobre Entornos de Aprendizaje basados en Sistemas Multiagentes; Taller sobre Ciudades Inteligentes y Agentes Inteligentes; Taller sobre Inteligencia de Enjambre y Robótica de Enjambre; Taller sobre Sistemas Multiagente y Simulación. Nota de contenido: Workshop on Agents and Multi-agent Systems for AAL and e-HEALTH -- Workshop on Agent based Applications for Air Transport -- Workshop on Agent-based Artificial Markets Computational Economics -- Workshop on Agent-Based Solutions for Manufacturing and Supply Chain -- Workshop on MAS for Complex Networks and Social Computation -- Workshop on Intelligent Systems and Context Information Fusion -- Workshop on Multi-agent based Applications for Energy Markets, Smart Grids and Sustainable Energy Systems -- Workshop on Multiagent System based Learning Environments -- Workshop on Smart Cities and Intelligent Agents -- Workshop on Swarm Intelligence and Swarm Robotics -- Workshop on Multi-Agent Systems and Simulation. 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 Introducción a la psicometría / Tornimbeni, Silvia
Título : Introducción a la psicometría Tipo de documento: texto impreso Autores: Tornimbeni, Silvia, Autor ; Pérez, Edgardo, Autor ; Olaz, Fabián, Autor ; Cortada De Kohan, Nuria, Colaborador ; Fernández, Alberto, Colaborador ; Cupani, Marcos, Colaborador Mención de edición: 1 ed Editorial: Barcelona [España] : Paidós Fecha de publicación: 2013 Colección: Evaluación psicológica num. 85 Número de páginas: 280 páginas ISBN/ISSN/DL: 978-950-12-6085-4 Nota general: Incluye apéndice y referencias bibliográficas Idioma : Español (spa) Palabras clave: Psicometría Pruebas psicológicas Calificación (Pruebas) Índice Dewey: 155.2 Psicología individual Nota de contenido: Primera parte. Fundamentos de la medición en psicología -- 1. Problemática de la medición psicológica -- 2. Clasificación de los tests -- Segunda parte: Normas técnicas -- 3. Confiabilidad -- 4. Validez -- 5. Interpretación de puntuaciones -- 6. Construcción de tests -- 7. Adaptación de tests a otras culturas -- Tercera parte: Teoría de los tests -- 8. Teoría clásica de los tests -- 9. Teoría de respuesta al ítem -- Apéndice: Análisis psicométricos con SPSS Tipo de medio : Sin mediación Tipo de contenido : Texto Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Introducción a la psicometría [texto impreso] / Tornimbeni, Silvia, Autor ; Pérez, Edgardo, Autor ; Olaz, Fabián, Autor ; Cortada De Kohan, Nuria, Colaborador ; Fernández, Alberto, Colaborador ; Cupani, Marcos, Colaborador . - 1 ed . - Barcelona [España] : Paidós, 2013 . - 280 páginas. - (Evaluación psicológica; 85) .
ISBN : 978-950-12-6085-4
Incluye apéndice y referencias bibliográficas
Idioma : Español (spa)
Palabras clave: Psicometría Pruebas psicológicas Calificación (Pruebas) Índice Dewey: 155.2 Psicología individual Nota de contenido: Primera parte. Fundamentos de la medición en psicología -- 1. Problemática de la medición psicológica -- 2. Clasificación de los tests -- Segunda parte: Normas técnicas -- 3. Confiabilidad -- 4. Validez -- 5. Interpretación de puntuaciones -- 6. Construcción de tests -- 7. Adaptación de tests a otras culturas -- Tercera parte: Teoría de los tests -- 8. Teoría clásica de los tests -- 9. Teoría de respuesta al ítem -- Apéndice: Análisis psicométricos con SPSS Tipo de medio : Sin mediación Tipo de contenido : Texto Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Reserva
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Título : Learning from Imbalanced Data Sets Tipo de documento: documento electrónico Autores: Fernández, Alberto, Autor ; García, Salvador., Autor ; Galar, Mikel, Autor ; Prati, Ronaldo C., Autor ; Krawczyk, Bartosz, Autor ; Herrera, Francisco, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVIII, 377 p. 71 ilustraciones, 50 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-98074-4 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 Red de computadoras Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro proporciona una visión general y comprensible del aprendizaje desequilibrado. Contiene una descripción formal de un problema y se centra en sus características principales y las soluciones propuestas más relevantes. Además, considera los diferentes escenarios en Ciencia de Datos para los cuales la clasificación desequilibrada puede crear un verdadero desafío. Este libro enfatiza la brecha con las tareas de clasificación estándar al revisar los estudios de caso y las métricas de desempeño ad hoc que se aplican en esta área. También cubre los diferentes enfoques que se han aplicado tradicionalmente para abordar la distribución binaria de clases sesgada. Específicamente, revisa el aprendizaje sensible a los costos, los métodos de preprocesamiento a nivel de datos y las soluciones a nivel de algoritmos, teniendo también en cuenta aquellas soluciones de aprendizaje conjunto que incorporan cualquiera de las primeras alternativas. Además, se centra en la extensión del problema a problemas multiclase, en los que los métodos clásicos anteriores ya no se pueden aplicar de forma sencilla. Este libro también se centra en las características intrínsecas de los datos que son las principales causas que, sumadas a la distribución desigual de clases, realmente dificultan el desempeño de los algoritmos de clasificación en este escenario. Luego, se brindan algunas notas sobre la reducción de datos para comprender las ventajas relacionadas con el uso de este tipo de enfoques. Finalmente, este libro presenta algunas áreas de estudio novedosas que están atrayendo una atención más profunda sobre el problema de los datos desequilibrados. Específicamente, considera la clasificación de flujos de datos, problemas de clasificación no clásicos y la escalabilidad relacionada con Big Data. Se proporcionan ejemplos de bibliotecas de software y módulos para abordar la clasificación desequilibrada. Este libro es muy adecuado para profesionales técnicos, estudiantes universitarios y de posgrado en las áreas de ciencia de datos, informática e ingeniería. También será útil para los científicos e investigadores conocer los avances actuales en esta área de estudio, así como las futuras direcciones de investigación. . Nota de contenido: 1 Introduction to KDD and Data Science -- 2 Foundations on Imbalanced Classification -- 3 Performance measures -- 4 Cost-sensitive Learning -- 5 Data Level Preprocessing Methods -- 6 Algorithm-level Approaches -- 7 Ensemble Learning -- 8 Imbalanced Classification with Multiple Classes -- 9 Dimensionality Reduction for Imbalanced Learning -- 10 Data Intrinsic Characteristics -- 11 Learning from Imbalanced Data Streams -- 12 Non-Classical Imbalanced Classification Problems -- 13 Imbalanced Classification for Big Data -- 14 Software and Libraries for Imbalanced Classification. . 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 Learning from Imbalanced Data Sets [documento electrónico] / Fernández, Alberto, Autor ; García, Salvador., Autor ; Galar, Mikel, Autor ; Prati, Ronaldo C., Autor ; Krawczyk, Bartosz, Autor ; Herrera, Francisco, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVIII, 377 p. 71 ilustraciones, 50 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-98074-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Red de computadoras Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro proporciona una visión general y comprensible del aprendizaje desequilibrado. Contiene una descripción formal de un problema y se centra en sus características principales y las soluciones propuestas más relevantes. Además, considera los diferentes escenarios en Ciencia de Datos para los cuales la clasificación desequilibrada puede crear un verdadero desafío. Este libro enfatiza la brecha con las tareas de clasificación estándar al revisar los estudios de caso y las métricas de desempeño ad hoc que se aplican en esta área. También cubre los diferentes enfoques que se han aplicado tradicionalmente para abordar la distribución binaria de clases sesgada. Específicamente, revisa el aprendizaje sensible a los costos, los métodos de preprocesamiento a nivel de datos y las soluciones a nivel de algoritmos, teniendo también en cuenta aquellas soluciones de aprendizaje conjunto que incorporan cualquiera de las primeras alternativas. Además, se centra en la extensión del problema a problemas multiclase, en los que los métodos clásicos anteriores ya no se pueden aplicar de forma sencilla. Este libro también se centra en las características intrínsecas de los datos que son las principales causas que, sumadas a la distribución desigual de clases, realmente dificultan el desempeño de los algoritmos de clasificación en este escenario. Luego, se brindan algunas notas sobre la reducción de datos para comprender las ventajas relacionadas con el uso de este tipo de enfoques. Finalmente, este libro presenta algunas áreas de estudio novedosas que están atrayendo una atención más profunda sobre el problema de los datos desequilibrados. Específicamente, considera la clasificación de flujos de datos, problemas de clasificación no clásicos y la escalabilidad relacionada con Big Data. Se proporcionan ejemplos de bibliotecas de software y módulos para abordar la clasificación desequilibrada. Este libro es muy adecuado para profesionales técnicos, estudiantes universitarios y de posgrado en las áreas de ciencia de datos, informática e ingeniería. También será útil para los científicos e investigadores conocer los avances actuales en esta área de estudio, así como las futuras direcciones de investigación. . Nota de contenido: 1 Introduction to KDD and Data Science -- 2 Foundations on Imbalanced Classification -- 3 Performance measures -- 4 Cost-sensitive Learning -- 5 Data Level Preprocessing Methods -- 6 Algorithm-level Approaches -- 7 Ensemble Learning -- 8 Imbalanced Classification with Multiple Classes -- 9 Dimensionality Reduction for Imbalanced Learning -- 10 Data Intrinsic Characteristics -- 11 Learning from Imbalanced Data Streams -- 12 Non-Classical Imbalanced Classification Problems -- 13 Imbalanced Classification for Big Data -- 14 Software and Libraries for Imbalanced Classification. . 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 : Phtls Spanish: Soporte Vital de Trauma Prehospitalario Tipo de documento: texto impreso Autores: National Association of Emergency Medica, Autor ; Senn, Nicholas, Autor ; Fernández, Alberto, Traductor ; Mauri, Martha Elsa, Traductor ; García Roig, Félix, Traductor Mención de edición: 8ed Editorial: [s.l.] [USA] : Jones And Bartlett Publishers Fecha de publicación: 2016 Número de páginas: 710 páginas ISBN/ISSN/DL: 978-1-284-04253-5 Idioma : Español (spa) Palabras clave: Trauma Cuidado Crítico Atención de emergencia prehospitalaria Servicios médicos de urgencia Critical Care Epidemiología Trauma Systems Triage Índice Dewey: 617 Medicina (Cirugía) Resumen: PHTLS: Soporte Vital de Trauma Prehospitalario, octava edición, es el siguiente paso en la evolución del principal programa educativo de Trauma Prehospitalario. Durante tres décadas, el PHTLS ha mejorado la calidad del cuidado del paciente traumatizado y ha salvado vidas. La octava edición del PHTLS continúa con la misión de promover la excelencia en el manejo del paciente traumatizado en todos los proveedores involucrados en el cuidado prehospitalario por medio de una educaci n global. Este programa legendario fue desarrollado a principios de la década de los ochenta del siglo pasado por la Asociación Nacional de Técnicos en Urgencias
Médicas (Association of Emergency Medical Technicians, NAEMT), con la cooperación del Comité para el Trauma del Colegio Americano de Cirujanos (American College of Surgeons Commitee on Trauma, ACS-COT). El contenido médico se revisa y actualiza de manera continua para que refleje lo último y lo más actualizado del conocimiento y la práctica. El PHTLS promueve el pensamiento crítico como la base para proporcionar un cuidado de calidad. Se fundamenta en la creencia de que los practicantes de los servicios médicos de urgencia toman las mejores decisiones en beneficio de sus pacientes cuando se les da una buena base de conocimiento y principios clave. La octava edición de PHTLS presenta un nuevo capítulo, Fisiología de la vida y la muerte, que crea un entendimiento sólido de la fisiología de la vida y de la fisiopatología que puede llevar a la muerte. Ese entendimiento es esencial para el proveedor del cuidado prehospitalario para que pueda tratar las anormalidades rápidamente, en caso de encontrarlas en el paciente traumatizado.Tipo de medio : Sin mediación Tipo de contenido : Texto Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Phtls Spanish: Soporte Vital de Trauma Prehospitalario [texto impreso] / National Association of Emergency Medica, Autor ; Senn, Nicholas, Autor ; Fernández, Alberto, Traductor ; Mauri, Martha Elsa, Traductor ; García Roig, Félix, Traductor . - 8ed . - [s.l.] [USA] : Jones And Bartlett Publishers, 2016 . - 710 páginas.
ISBN : 978-1-284-04253-5
Idioma : Español (spa)
Palabras clave: Trauma Cuidado Crítico Atención de emergencia prehospitalaria Servicios médicos de urgencia Critical Care Epidemiología Trauma Systems Triage Índice Dewey: 617 Medicina (Cirugía) Resumen: PHTLS: Soporte Vital de Trauma Prehospitalario, octava edición, es el siguiente paso en la evolución del principal programa educativo de Trauma Prehospitalario. Durante tres décadas, el PHTLS ha mejorado la calidad del cuidado del paciente traumatizado y ha salvado vidas. La octava edición del PHTLS continúa con la misión de promover la excelencia en el manejo del paciente traumatizado en todos los proveedores involucrados en el cuidado prehospitalario por medio de una educaci n global. Este programa legendario fue desarrollado a principios de la década de los ochenta del siglo pasado por la Asociación Nacional de Técnicos en Urgencias
Médicas (Association of Emergency Medical Technicians, NAEMT), con la cooperación del Comité para el Trauma del Colegio Americano de Cirujanos (American College of Surgeons Commitee on Trauma, ACS-COT). El contenido médico se revisa y actualiza de manera continua para que refleje lo último y lo más actualizado del conocimiento y la práctica. El PHTLS promueve el pensamiento crítico como la base para proporcionar un cuidado de calidad. Se fundamenta en la creencia de que los practicantes de los servicios médicos de urgencia toman las mejores decisiones en beneficio de sus pacientes cuando se les da una buena base de conocimiento y principios clave. La octava edición de PHTLS presenta un nuevo capítulo, Fisiología de la vida y la muerte, que crea un entendimiento sólido de la fisiología de la vida y de la fisiopatología que puede llevar a la muerte. Ese entendimiento es esencial para el proveedor del cuidado prehospitalario para que pueda tratar las anormalidades rápidamente, en caso de encontrarlas en el paciente traumatizado.Tipo de medio : Sin mediación Tipo de contenido : Texto Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Reserva
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