Metaheurísticas de memoria adaptativa para el problema de agrupamiento - Pérez, Arnaldo
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Actualmente la inteligencia artificial debe apoyarse en el uso de metaheurísticas para encontrar soluciones aproximadas a diferentes problemas que poseen una alta complejidad temporal. Al estar incluidos en el campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquinas también debe apoyarse en metaheurísticas para lidiar con la elevada complejidad temporal que tienen muchos de sus algoritmos. El agrupamiento es un problema clásico de la computación que encuentra aplicaciones en los más disímiles campos. Entre estos campos se encuentran la medicina, el análisis de la formación de galaxias,…mehr

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Produktbeschreibung
Actualmente la inteligencia artificial debe apoyarse en el uso de metaheurísticas para encontrar soluciones aproximadas a diferentes problemas que poseen una alta complejidad temporal. Al estar incluidos en el campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquinas también debe apoyarse en metaheurísticas para lidiar con la elevada complejidad temporal que tienen muchos de sus algoritmos. El agrupamiento es un problema clásico de la computación que encuentra aplicaciones en los más disímiles campos. Entre estos campos se encuentran la medicina, el análisis de la formación de galaxias, la minería de datos, etc. Un caso particular de agrupamiento es la zonificación, que se encuentra vinculada con el urbanismo y la planificación. Es el problema que aborda el presente material.
Autorenporträt
Científico de la computación y contador, graduado de la Universidad de la Habana. Cuenta con publicaciones en el área de la inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje de máquinas. Actualmente cursa una maestría en Matemática Interdisciplinaria y es programador en una empresa de seguros. Le apasionan el Jazz y el Cine.