El aprendizaje automático es el campo que estudia una clase de métodos que construyen funciones para predecir una variable endógena en función de otras variables explicativas. Para ello, estos métodos procesan un conjunto ...

Este trabajo busca estudiar las propiedades beneficiosas que un agente autónomo puede obtener imitando una arquitectura cognitiva similar a la de los seres conscientes. A lo largo de este documento, se presenta un modelo ...

Algunos escenarios requieren el cálculo de una distribución predictiva de un nuevo valor evaluado en una función objetivo condicionada a observaciones previas. Estamos interesados ​​en utilizar un modelo que haga suposiciones ...

Algunos problemas de optimización requieren la evaluación de una función objetivo costosa, ya sea en tiempo económico, computacional u otros recursos. La expresión analítica de la función objetivo puede ser desconocida. ...

En los últimos años, la optimización bayesiana (BO) ha surgido como una herramienta práctica para la selección de parámetros de alta calidad en sistemas de predicción. Los métodos BO son útiles para optimizar funciones ...

El algoritmo de PC es un método popular para aprender la estructura de las redes gaussianas bayesianas. Realiza pruebas estadísticas para determinar aristas ausentes en la red. Por lo tanto, se rige por dos parámetros: (i) ...

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El modelo BERT ha surgido como un estado de modelo de última generación en los últimos años. Es capaz de hacer frente a las tareas de PNL. como la clasificación de texto supervisada sin supervisión humana. Su flexibilidad ...