Análisis de métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre
En este trabajo se estudian diferentes métodos de inteligencia artificial y su posible paralelización, con el objetivo de aplicarlo en un modelo de predicción de incendios forestales desarrollado en el Laboratorio de Investigación en Computo Paralelo/Distribuido. La finalidad es reducir la incertidu...
Guardado en:
| Autores principales: | Chirino, Pamela, Galdámez Bilardi, Mariela, Caymes Scutari, Paola, Bianchini, Germán |
|---|---|
| Formato: | Artículo acceptedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/8147 |
| Aporte de: |
Ejemplares similares
-
Análisis de métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre
por: Chirino, Pamela, et al.
Publicado: (2023) -
Análisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
por: Bianchini, Germán, et al.
Publicado: (2023) -
Métodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
por: Chirino, Pamela, et al.
Publicado: (2023) -
Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
por: Chirino, Pamela, et al.
Publicado: (2021) -
Paralelización de redes neuronales en el ámbito de la visión computacional
por: Galdámez Bilardi, Mariela, et al.
Publicado: (2023)