http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8792
Tipo de material: | bachelorThesis |
Título : | Buy & Sell Trends Analysis Using Decision Trees |
Autor : | Vaca Loaiza, Carlos Alejandro |
Director de Tesis : | Pérez, Noel, director |
Descriptores : | Inteligencia artificial -- Arboles de desición -- Tesis y disertaciones académicas.;Bases de datos.;Tendencias del mercado |
Fecha de publicación : | 2020 |
Editorial : | Quito |
Citación : | Tesis (Ingeniero de Sistemas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020 |
Páginas : | 29 h. |
Acceso: | openAccess |
Resumen : | Los avances actuales de inteligencia artificial tienden a ser enfocados en técnicas especializadas de deep learning que son computacionalmente caras y requieren una infraestructura costosa. Estas técnicas han mostrado ser particularmente efectivas en ambientes altamente complejos como, procesamiento de imagen, procesamiento de lenguaje natural y la predicción del mercado... |
Descripción : | Present artificial intelligence advances tend to be focused on customized deep learning techniques which are computational expensive and require costly infrastructure. These techniques have shown to be particularly effective in highly com- plex environments such as image processing, natural language processing and market price predictions... |
URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8792 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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