Repositorio Institucional Ulima

Extracción de características y reconocimiento de patrones con Deep Learning para la investigación de mercados

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dc.contributor.author Schwarz-Díaz, Max es_PE
dc.contributor.other Schwarz-Díaz, Max es_PE
dc.date.accessioned 2018-06-04T16:38:01Z
dc.date.available 2018-06-04T16:38:01Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.citation Schwarz Díaz, M. (2018).Extracción de características y reconocimiento de patrones con Deep Learning para la investigación de mercados. Universidad de Lima, Facultad de Ciencias Empresariales y Económicas. es_ES
dc.identifier.uri http://repositorio.ulima.edu.pe/handle/ulima/6163
dc.description.abstract Presenta la potencia de las técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) en Inteligencia Artificial para lograr una alta eficacia en el reconocimiento de patrones para la investigación de mercados mediante clusterización a partir de la extracción directa de características (feature extraction strategies) en el contexto de grandes volúmenes de datos (BigData). es_ES
dc.format application/pdf
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad de Lima. es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ en
dc.source Universidad de Lima es_PE
dc.source Repositorio Institucional - Ulima es_PE
dc.subject Estudio de mercado es
dc.subject Inteligencia de negocios es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) es
dc.subject Market research en
dc.subject Business intelligence en
dc.subject Artificial intelligence en
dc.subject Machine learning en
dc.subject Big data en
dc.subject.classification Ciencias empresariales y económicas / Marketing y ventas es
dc.title Extracción de características y reconocimiento de patrones con Deep Learning para la investigación de mercados es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/other es_ES
dc.type.other Nota académica es_PE
dc.publisher.country Perú es_PE


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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como info:eu-repo/semantics/openAccess

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