000 -CABECERA |
Campo de control de longitud fija |
03235nam a22003137a 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
Campo de control |
OSt |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
Campo de control |
20250218125343.0 |
008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
Campo de control de longitud fija |
250218t2018 xxu||||| |||| 00| 0 spa d |
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS (ISBN) |
Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9781119454953 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
Centro catalogador de origen |
Unicoc |
Lengua de catalogación |
spa |
Centro que cataloga |
Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte |
Centro modificador |
Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte |
082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
Número de clasificación |
006.31 |
100 ## - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE PERSONA |
9 (RLIN) |
11590 |
Nombre de persona |
Hurwitz, Judith |
245 ## - MENCIÓN DE TÍTULO |
Título |
Aprendizaje automático para principiantes |
Mención de responsabilidad etc. |
/ Judith Hurwitz |
246 ## - VARIANTES DE TÍTULO |
Título propio / Titulo en breve |
Machine Learning para Dummies |
Resto de título |
: Edición limitada de IBM |
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
Mención de edición |
1 Ed. |
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. (IMPRINT) |
Lugar de publicación distribución etc. |
Estados Unidos ; |
Nombre del editor distribuidor etc. |
Wiley , |
Fecha de publicación distribución etc. |
2018 |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
Extensión |
lv, 75 Paginas |
Otras características físicas |
cuadros |
440 ## - MENCIÓN DE SERIE |
9 (RLIN) |
11594 |
Título |
For Dummies |
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
Título |
CAPÍTULO 1: Comprender el aprendizaje automático : |
-- |
¿Qué es el Machine Learning o aprendizaje automático?. -- |
-- |
Aprendizaje iterativo a partir de datos. -- |
-- |
Definición de Big Data. -- |
-- |
Big Data en contexto con aprendizaje automático. -- |
-- |
La necesidad de entender y confiar en sus datos. -- |
-- |
La importancia de la nube híbrida. -- |
-- |
Las funciones de las estadísticas y la minería de datos con Aprendizaje automático. -- |
-- |
Redes neuronales y aprendizaje profundo. -- |
-- |
CAPITULO 2: Aplicar el aprendizaje automático. -- |
-- |
Uso del aprendizaje automático para eliminar sesgos de la estrategia. -- |
-- |
Comprensión de técnicas de aprendizaje automático. -- |
-- |
Aplicar el aprendizaje automático a las necesidades empresariales. -- |
-- |
Reconocer quién ha cometido un delito. -- |
-- |
Prevenir que ocurran accidentes. -- |
-- |
CAPÍTULO 3: Una mirada al interior del aprendizaje automático : |
-- |
El impacto del aprendizaje automático en las aplicaciones. -- |
-- |
El papel de los algoritmos. -- |
-- |
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático. -- |
-- |
Entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático. -- |
-- |
Preparación de datos. -- |
-- |
El ciclo de aprendizaje de máquina. -- |
-- |
CAPÍTULO 4: Comenzando con el aprendizaje automático. -- |
-- |
Determinar el mejor modelo de aprendizaje. -- |
-- |
Paso 1: Definir una oportunidad de crecimiento. -- |
-- |
Paso 2: Realización de un proyecto piloto. -- |
-- |
Paso 3: Evaluación. -- |
-- |
Paso 3: Evaluación. -- |
-- |
Paso 4: Próximas acciones. -- |
-- |
Herramientas para determinar la selección de algoritmos. -- |
-- |
Selección de herramienta de aproximación. -- |
-- |
CAPÍTULO 5: Habilidades de la máquina de aprendizaje. -- |
-- |
Definir las habilidades que necesita. -- |
-- |
Recursos recomendados por IBM. -- |
-- |
CAPÍTULO 6: Uso del aprendizaje automático para proporcionar Soluciones a problemas empresariales. -- |
-- |
Aplicación del aprendizaje automático a la salud del paciente. -- |
-- |
Aprovechar la IoT para crear resultados más predecibles. -- |
-- |
La protección contra el fraude. -- |
-- |
CAPÍTULO 7: Diez predicciones sobre el futuro del aprendizaje automático. |
526 ## - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
Institución que aplica el campo |
Unicoc |
Codigo SNIES del programa |
109967 |
546 ## - NOTA DE LENGUA |
Nota de lengua |
Español |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
9 (RLIN) |
10540 |
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Inteligencia Artificial |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
9 (RLIN) |
10518 |
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Big Data |
Subdivisión de materia general |
Uso en IA |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
9 (RLIN) |
11595 |
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Aprendizaje Automático (Machine Learning) |
Subdivisión de materia general |
Programación |
658 #0 - TÉRMINO DE INDIZACIÓN - OBJETIVO CURRICULAR |
9 (RLIN) |
8220 |
Programa Académico |
Programa de Ingeniería de Sistemas |
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
9 (RLIN) |
11591 |
Nombre de persona |
Kirsch, Daniel |
856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
Identificador Uniforme del Recurso (URI) |
https://unicoceduco-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/direccionbiblioteca_unicoc_edu_co/EajnrZO-2npFgcA89KpANjUBQplR2rbgs2_O1f5GVng17g?e=XPWl9O |
Texto del enlace |
Acceso online exclusivo para comunidad Unicoc. |
942 ## - ENTRADA PARA ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías |
|
Koha [por defecto] tipo de item |
Libro electrónico |