Literatura académica sobre el tema "Machine learning"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte las listas temáticas de artículos, libros, tesis, actas de conferencias y otras fuentes académicas sobre el tema "Machine learning".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Artículos de revistas sobre el tema "Machine learning"
M. Brandao, Iago y Cesar da Costa. "FAULT DIAGNOSIS OF ROTARY MACHINES USING MACHINE LEARNING". Eletrônica de Potência 27, n.º 03 (22 de septiembre de 2022): 1–8. http://dx.doi.org/10.18618/rep.2022.3.0013.
Texto completoNaeini, Ehsan Zabihi y Kenton Prindle. "Machine learning and learning from machines". Leading Edge 37, n.º 12 (diciembre de 2018): 886–93. http://dx.doi.org/10.1190/tle37120886.1.
Texto completoSabeti, Behnam, Hossein Abedi Firouzjaee, Reza Fahmi, Saeid Safavi, Wenwu Wang y Mark D. Plumbley. "Credit Risk Rating Using State Machines and Machine Learning". International Journal of Trade, Economics and Finance 11, n.º 6 (diciembre de 2020): 163–68. http://dx.doi.org/10.18178/ijtef.2020.11.6.683.
Texto completoTrott, David. "Deceiving Machines: Sabotaging Machine Learning". CHANCE 33, n.º 2 (2 de abril de 2020): 20–24. http://dx.doi.org/10.1080/09332480.2020.1754067.
Texto completoSiddique, Shumaila. "Machine Learning and Cryptography". Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, SP7 (25 de julio de 2020): 2540–45. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12sp7/20202387.
Texto completoCharpentier, Arthur, Emmanuel Flachaire y Antoine Ly. "Econometrics and Machine Learning". Economie et Statistique / Economics and Statistics, n.º 505d (11 de abril de 2019): 147–69. http://dx.doi.org/10.24187/ecostat.2018.505d.1970.
Texto completoLewis, Ted G. y Peter J. Denning. "Learning machine learning". Communications of the ACM 61, n.º 12 (20 de noviembre de 2018): 24–27. http://dx.doi.org/10.1145/3286868.
Texto completoRasi, Mr Ajmal, Dr Rajasimha A. Makram y Ms Shilpa Das. "Topic Detection using Machine Learning". International Journal of Trend in Scientific Research and Development Volume-2, Issue-4 (30 de junio de 2018): 1433–36. http://dx.doi.org/10.31142/ijtsrd14272.
Texto completoMudiraj, Nakkala Srinivas. "Detecting Phishing using Machine Learning". International Journal of Trend in Scientific Research and Development Volume-3, Issue-4 (30 de junio de 2019): 488–90. http://dx.doi.org/10.31142/ijtsrd23755.
Texto completoPalaniappan, Devaki, Jayanthi Manoharan, Deepthi Pragalathan y Shilpashri Murugesan. "Crop Prediction Using Machine Learning". AMBIENT SCIENCE 9, n.º 3 (noviembre de 2022): 47–50. http://dx.doi.org/10.21276/ambi.2022.09.3.ga03.
Texto completoTesis sobre el tema "Machine learning"
Andersson, Viktor. "Machine Learning in Logistics: Machine Learning Algorithms : Data Preprocessing and Machine Learning Algorithms". Thesis, Luleå tekniska universitet, Datavetenskap, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-64721.
Texto completoData Ductus är ett svenskt IT-konsultbolag, deras kundbas sträcker sig från små startups till stora redan etablerade företag. Företaget har stadigt växt sedan 80-talet och har etablerat kontor både i Sverige och i USA. Med hjälp av maskininlärning kommer detta projket att presentera en möjlig lösning på de fel som kan uppstå inom logistikverksamheten, orsakade av den mänskliga faktorn.Ett sätt att förbehandla data innan den tillämpas på en maskininlärning algoritm, liksom ett par algoritmer för användning kommer att presenteras.
Dinakar, Karthik. "Lensing Machines : representing perspective in machine learning". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2017. http://hdl.handle.net/1721.1/112523.
Texto completoCataloged from PDF version of thesis. Due to the condition of the original material with text runs off the edges of the pages, the reproduction may have unavoidable flaws.
Includes bibliographical references (pages 167-172).
Generative models are venerated as full probabilistic models that randomly generate observable data given a set of latent variables that cannot be directly observed. They can be used to simulate values for variables in the model, allowing analysis by synthesis or model criticism, towards an iterative cycle of model specification, estimation, and critique. However, many datasets represent a combination of several viewpoints - different ways of looking at the same data that leads to various generalizations. For example, a corpus that has data generated by multiple people may be mixtures of several perspectives and can be viewed with different opinions by others. It isn't always possible to represent the viewpoints by clean separation, in advance, of examples representing each perspective and train a separate model for each point of view. In this thesis, we introduce lensing, a mixed-initiative technique to (i) extract lenses or mappings between machine-learned representations and perspectives of human experts, and (2) generate lensed models that afford multiple perspectives of the same dataset. We explore lensing of latent variable model in their configuration, parameter and evidential spaces. We apply lensing to three health applications, namely imbuing the perspectives of experts into latent variable models that analyze adolescent distress and crisis counseling.
by Karthik Dinakar.
Ph. D.
Tebbifakhr, Amirhossein. "Machine Translation For Machines". Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2021. http://hdl.handle.net/11572/320504.
Texto completoRoderus, Jens, Simon Larson y Eric Pihl. "Hadoop scalability evaluation for machine learning algorithms on physical machines : Parallel machine learning on computing clusters". Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-20102.
Texto completoCollazo, Santiago Bryan Omar. "Machine learning blocks". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1721.1/100301.
Texto completoThis electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.
Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.
Includes bibliographical references.
This work presents MLBlocks, a machine learning system that lets data scientists explore the space of modeling techniques in a very easy and efficient manner. We show how the system is very general in the sense that virtually any problem and dataset can be casted to use MLBlocks, and how it supports the exploration of Discriminative Modeling, Generative Modeling and the use of synthetic features to boost performance. MLBlocks is highly parameterizable, and some of its powerful features include the ease of formulating lead and lag experiments for time series data, its simple interface for automation, and its extensibility to additional modeling techniques. We show how we used MLBlocks to quickly get results for two very different realworld data science problems. In the first, we used time series data from Massive Open Online Courses to cast many lead and lag formulations of predicting student dropout. In the second, we used MLBlocks' Discriminative Modeling functionality to find the best-performing model for predicting the destination of a car given its past trajectories. This later functionality is self-optimizing and will find the best model by exploring a space of 11 classification algorithms with a combination of Multi-Armed Bandit strategies and Gaussian Process optimizations, all in a distributed fashion in the cloud.
by Bryan Omar Collazo Santiago.
M. Eng.
Shukla, Ritesh. "Machine learning ecosystem : implications for business strategy centered on machine learning". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2014. http://hdl.handle.net/1721.1/107342.
Texto completoCataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 48-50).
As interest for adopting machine learning as a core component of a business strategy increases, business owners face the challenge of integrating an uncertain and rapidly evolving technology into their organization, and depending on this for the success of their strategy. The field of Machine learning has a rich set of literature for modeling of technical systems that implement machine learning. This thesis attempts to connect the literature for business and technology and for evolution and adoption of technology to the emergent properties of machine learning systems. This thesis provides high-level levers and frameworks to better prepare business owners to adopt machine learning to satisfy their strategic goals.
by Ritesh Shukla.
S.M. in Engineering and Management
Huembeli, Patrick. "Machine learning for quantum physics and quantum physics for machine learning". Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2021. http://hdl.handle.net/10803/672085.
Texto completoLa investigación en la intersección del aprendizaje automático (machine learning, ML) y la física cuántica es una área en crecimiento reciente debido al éxito y las enormes expectativas de ambas áreas. ML es posiblemente una de las tecnologías más prometedoras que ha alterado y seguirá alterando muchos aspectos de nuestras vidas. Es casi seguro que la forma en que investigamos no es una excepción y el ML, con su capacidad sin precedentes para encontrar patrones ocultos en los datos ayudará a futuros descubrimientos científicos. La física cuántica, por otro lado, aunque a veces no es del todo intuitiva, es una de las teorías físicas más exitosas, y además estamos a punto de adoptar algunas tecnologías cuánticas en nuestra vida diaria. La física cuántica de los muchos cuerpos (many-body) es una subárea de la física cuántica donde estudiamos el comportamiento colectivo de partículas o átomos y la aparición de fenómenos que se deben a este comportamiento colectivo, como las fases de la materia. El estudio de las transiciones de fase de estos sistemas a menudo requiere cierta intuición de cómo podemos cuantificar el parámetro de orden de una fase. Los algoritmos de ML pueden imitar algo similar a la intuición al inferir conocimientos a partir de datos de ejemplo. Por lo tanto, pueden descubrir patrones que son invisibles para el ojo humano, lo que los convierte en excelentes candidatos para estudiar las transiciones de fase. Al mismo tiempo, se sabe que los dispositivos cuánticos pueden realizar algunas tareas computacionales exponencialmente más rápido que los ordenadores clásicos y pueden producir patrones de datos que son difíciles de simular en los ordenadores clásicos. Por lo tanto, existe la esperanza de que los algoritmos ML que se ejecutan en dispositivos cuánticos muestren una ventaja sobre su analógico clásico. Estudiamos dos caminos diferentes a lo largo de la vanguardia del ML y la física cuántica. Por un lado, estudiamos el uso de redes neuronales (neural network, NN) para clasificar las fases de la materia en sistemas cuánticos de muchos cuerpos. Por otro lado, estudiamos los algoritmos ML que se ejecutan en ordenadores cuánticos. La conexión entre ML para la física cuántica y la física cuántica para ML en esta tesis es un subárea emergente en ML: la interpretabilidad de los algoritmos de aprendizaje. Un ingrediente crucial en el estudio de las transiciones de fase con NN es una mejor comprensión de las predicciones de la NN, para inferir un modelo del sistema cuántico. Así pues, la interpretabilidad de la NN puede ayudarnos en este esfuerzo. El estudio de la interpretabilitad inspiró además un estudio en profundidad de la pérdida de aplicaciones de aprendizaje automático cuántico (quantum machine learning, QML) que también discutiremos. En esta tesis damos respuesta a las preguntas de cómo podemos aprovechar las NN para clasificar las fases de la materia y utilizamos un método que permite hacer una adaptación de dominio para transferir la "intuición" aprendida de sistemas sin ruido a sistemas con ruido. Para mapear el diagrama de fase de los sistemas cuánticos de muchos cuerpos de una manera totalmente no supervisada, estudiamos un método conocido de detección de anomalías que nos permite reducir la entrada humana al mínimo. También usaremos métodos de interpretabilidad para estudiar las NN que están entrenadas para distinguir fases de la materia para comprender si las NN están aprendiendo algo similar a un parámetro de orden y si su forma de aprendizaje puede ser más accesible para los humanos. Y finalmente, inspirados por la interpretabilidad de las NN clásicas, desarrollamos herramientas para estudiar los paisajes de pérdida de los circuitos cuánticos variacionales para identificar posibles diferencias entre los algoritmos ML clásicos y cuánticos que podrían aprovecharse para obtener una ventaja cuántica.
Cardamone, Dario. "Support Vector Machine a Machine Learning Algorithm". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.
Buscar texto completoKent, W. F. "Machine learning for parameter identification of electric induction machines". Thesis, University of Liverpool, 2003. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.399178.
Texto completoMenke, Joshua E. "Improving machine learning through oracle learning /". Diss., CLICK HERE for online access, 2007. http://contentdm.lib.byu.edu/ETD/image/etd1726.pdf.
Texto completoLibros sobre el tema "Machine learning"
Zhou, Zhi-Hua. Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1967-3.
Texto completoJung, Alexander. Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8193-6.
Texto completoMitchell, Tom M., Jaime G. Carbonell y Ryszard S. Michalski. Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-2279-5.
Texto completoFernandes de Mello, Rodrigo y Moacir Antonelli Ponti. Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5.
Texto completoBell, Jason. Machine Learning. Indianapolis, IN, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781119183464.
Texto completoHuang, Kaizhu, Haiqin Yang, Irwin King y Michael Lyu. Machine Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-79452-3.
Texto completoJebara, Tony. Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9011-2.
Texto completoVorobeychik, Yevgeniy y Murat Kantarcioglu. Adversarial Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01580-9.
Texto completoChen, Zhiyuan y Bing Liu. Lifelong Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01581-6.
Texto completoTsihrintzis, George A., Dionisios N. Sotiropoulos y Lakhmi C. Jain, eds. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94030-4.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Machine learning"
Wehenkel, Louis A. "Machine Learning". En Automatic Learning Techniques in Power Systems, 99–144. Boston, MA: Springer US, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-5451-6_5.
Texto completoCios, Krzysztof J., Witold Pedrycz y Roman W. Swiniarski. "Machine Learning". En Data Mining Methods for Knowledge Discovery, 229–308. Boston, MA: Springer US, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-5589-6_6.
Texto completoSchuld, Maria y Francesco Petruccione. "Machine Learning". En Quantum Science and Technology, 21–73. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-96424-9_2.
Texto completoDinsmore, Thomas W. "Machine Learning". En Disruptive Analytics, 169–98. Berkeley, CA: Apress, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-1311-7_8.
Texto completoYao, Xin y Yong Liu. "Machine Learning". En Search Methodologies, 477–517. Boston, MA: Springer US, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6940-7_17.
Texto completoBen-Ari, Mordechai y Francesco Mondada. "Machine Learning". En Elements of Robotics, 221–50. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-62533-1_14.
Texto completoKwok, James T., Zhi-Hua Zhou y Lei Xu. "Machine Learning". En Springer Handbook of Computational Intelligence, 495–522. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-43505-2_29.
Texto completoCobia, Derin. "Machine Learning". En Encyclopedia of Clinical Neuropsychology, 2058–59. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57111-9_9058.
Texto completoZielesny, Achim. "Machine Learning". En Intelligent Systems Reference Library, 221–380. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21280-2_4.
Texto completoCamastra, Francesco y Alessandro Vinciarelli. "Machine Learning". En Advanced Information and Knowledge Processing, 99–106. London: Springer London, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-6735-8_4.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Machine learning"
Kozhenkov, A., E. Z. Naeini y K. Prindle. "Machine Learning and Learning from Machines". En Progress’19. European Association of Geoscientists & Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609.201953052.
Texto completoChaudhuri, Arjun, Jonti Talukdar y Krishnendu Chakrabarty. "Machine Learning for Testing Machine-Learning Hardware". En ICCAD '22: IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design. New York, NY, USA: ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3508352.3561121.
Texto completo"Machine learning". En 2015 International Symposium on Advanced Computing and Communication (ISACC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/isacc.2015.7377313.
Texto completoMitrofanova, A. S. y G. V. Komlev. "Machine learning". En ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ. НИЦ «Л-Журнал», 2018. http://dx.doi.org/10.18411/lj-11-2018-180.
Texto completo"Machine Learning". En 2019 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iwssip.2019.8787334.
Texto completoYoung, Ramsey y Jonathan Ringenberg. "Machine Learning". En SIGCSE '19: The 50th ACM Technical Symposium on Computer Science Education. New York, NY, USA: ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3287324.3293806.
Texto completoMohammed, Hadi, Ibrahim A. Hameed y Razak Seidu. "Machine learning". En GECCO '18: Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York, NY, USA: ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3205651.3208235.
Texto completo"Machine Learning". En 2022 29th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iwssip55020.2022.9854395.
Texto completoJordan, Michael I. "Machine learning". En TURC 2018: ACM Turing Celebration Conference - China. New York, NY, USA: ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3210713.3210718.
Texto completoHan, DongYeob. "Crack detection of UAV concrete surface images". En Applications of Machine Learning, editado por Michael E. Zelinski, Tarek M. Taha, Jonathan Howe, Abdul A. Awwal y Khan M. Iftekharuddin. SPIE, 2019. http://dx.doi.org/10.1117/12.2525174.
Texto completoInformes sobre el tema "Machine learning"
Vesselinov, Velimir Valentinov. Machine Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), enero de 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1492563.
Texto completoValiant, L. G. Machine Learning. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, enero de 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada283386.
Texto completoChase, Melissa P. Machine Learning. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, abril de 1990. http://dx.doi.org/10.21236/ada223732.
Texto completoKagie, Matthew J. y Park Hays. FORTE Machine Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), agosto de 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1561828.
Texto completoLin, Youzuo, Shihang Feng y Esteban Rougier. Machine Learning Tutorial. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), julio de 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1876777.
Texto completoVassilev, Apostol. Adversarial Machine Learning:. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2024. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ai.100-2e2023.
Texto completoKelly, Bryan y Dacheng Xiu. Financial Machine Learning. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, julio de 2023. http://dx.doi.org/10.3386/w31502.
Texto completoCaplin, Andrew, Daniel Martin y Philip Marx. Modeling Machine Learning. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, octubre de 2022. http://dx.doi.org/10.3386/w30600.
Texto completoLin, Youzuo. Machine Learning in Subsurface. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), agosto de 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1467315.
Texto completoSkryzalin, Jacek, Kenneth Goss y Benjamin Jackson. Securing machine learning models. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septiembre de 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1661020.
Texto completo