En una época donde la eficiencia y la optimización se han convertido en el mantra de la ingeniería y la administración es vital tener a nuestra disposición las herramientas y técnicas de optimización adecuadas. El creciente auge de la tecnología y el análisis de datos ha puesto de manifiesto el valor incuestionable de los algoritmos de optimización. Estos algoritmos nos permiten encontrar las mejores soluciones posibles en una variedad de contextos, desde la planificación de recursos en la ingeniería hasta la toma de decisiones estratégicas en la administración.

Tapa blanda

Alfaomega Grupo Editor S.a De C.v.

Algoritmos de optimización en ingeniería

Español

Ra-Ma S.a. Editorial Y Publicaciones

Ra-Ma, Editorial

Inteligencia Artificial Y Computacional. Teoria Y Practicas Con Python

España

El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones.En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos.El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma.Asimismo, el libro es el resultado de un desmantelamiento completo del plan de estudios estándar del Machine Learning en sus componentes más fundamentales, así como de un reensamblaje de esas piezas, cuidadosamente pulidas y organizadas. Contiene descripciones intuitivas y, a su vez, rigurosas de los conceptos imprescindibles para analizar información a partir de datos. Todo esto deviene en una lectura que le permitirá:-Entender los principales conceptos en los que se basa el Machine Learning.-Implementar los métodos de Machine Learning.-Usar los diferentes recursos online que incluyen código fuente y bases de datos.-Comprender las principales técnicas de programación con MATLAB orientadas a la implementación de aplicaciones de Machine Learning.Sin importar si tiene poca o mucha experiencia en programación, con este libro obtendrá las habilidades teóricas y prácticas para emplear el Machine Learning en su totalidad. Hágase con su ejemplar y descubra los detalles estructurales de la información de sus propios proyectos para predecir y manipular con precisión su comportamiento futuro.

Marcombo Pa

Marcombo

Ediciones Marcombo S.a.

Introducción al machine learning con matlab

Esta obra tiene como objetivo contribuir al desarrollo de habilidades para el diseño de soluciones robóticas y mecatrónicas a través de una presentación tutorial de los fundamentos que se soporta mediante ejemplos concretos desarrollados en la plataforma de simulación Matlab y su entorno gráfico Simulink. Desde esta perspectiva, cada concepto se desarrolla a partir de ideas pedagógicamente seleccionadas que habilitan al lector en la construcción de su propio marco de referencia para el diseño de sistemas de control robótico y mecatrónico. Aun cuando la estructura del texto ha sido proyectada para soportar cursos en materias afines a la robótica o la mecatrónica, esta obra puede utilizarse como referencia para profesionales o ingenieros que necesiten desarrollar algún tema particular en virtud de la presentación autocontenida en cada capítulo, donde se incluyen ejercicios y notas bibliográficas de apoyo.

Fundamentos de robótica y mecatrónica con matlab y simulink

Algoritmos de optimización en ingeniería

Inteligencia Artificial Y Computacional. Teoria Y Practicas Con Python (2026)

Introducción al machine learning con matlab (2021)

Fundamentos de robótica y mecatrónica con matlab y simulink (2014)