Please use this identifier to cite or link to this item:
http://ri.uaemex.mx/handle20.500.11799/98999| Title: | Escalabilidad de algoritmos on-line con optimización de ram | Keywords: | Research Subject Categories;info:eu-repo/classification/cti/7 | Publisher: | Universidad Autónoma del Estado de México | Description: | A través de los años, el ser humano ha tratado de dotar de cierta inteligencia a las máquinas para que realicen tareas propias del hombre de forma automática con la finalidad de alcanzar objetivos como su implementación en ambientes reales, en los que se requiere de una alta fiabilidad y rendimiento. Una de estas áreas de investigación es el Reconocimiento de Patrones (RP), en el que se intenta reproducir el proceso biológico a través del uso de algoritmos que ayuden a la máquina a identificar objetos y clasificarlos como lo hace el ser humano. A partir de la automatización, el incremento continuo de los datos y el requerimiento de información, el uso de los sistemas de RP se ha extendido, de forma que en la actualidad, la capacidad para reconocer patrones es en muchas áreas de gran importancia, de manera que las tareas puedan realizarse de forma rápida y eficaz [Ripley, 2008]. La visión por computadora, el reconocimiento de voz, caracteres e imágenes, el diagnostico asistido por computadora y la minería de datos, con la que puede descubrirse información relevante escondida en el conjunto de datos. Son algunas de las aplicaciones del reconocimiento de patrones. | URI: | http://ri.uaemex.mx/handle20.500.11799/98999 | Other Identifiers: | http://hdl.handle.net/20.500.11799/98999 | Rights: | info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| Appears in Collections: | Producción |
Show full item record
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.