TY  - BOOK
AU  - Alvarado Carrera,Juan Marcelo
AU  - Orellana Cordero,Marcos Patricio
TI  - Clasificación de sílabos académicos en base a redes neuronales de aprendizaje profundo
PY  - 2018///
CY  - Ecuador
PB  - Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática
KW  - APRENDIZAJE PROFUNDO
KW  - ÁRBOL DE DECISIÓN
KW  - NAIVE BAYES
N1  - Ingeniero en Sistemas y Telemática
N2  - A fin de facilitar la homologación de créditos entre las universidades del país, se requiere automatizar la clasificación de sílabos en áreas y subáreas. Esta investigación tiene como objetivo clasificar los sílabos mediante la técnica de redes neuronales conectadas de aprendizaje profundo, a través de una combinación de número de capas, funciones de activación, tamaños y épocas de entrenamiento. Este modelo fue comparado con respecto a algoritmos basados en Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes y Árboles de decisión. Los resultados demostraron que el modelo de aprendizaje profundo propuesto fue superior en 1.4% con respecto a Naive Bayes, 6.2% con respecto a SVM y 7.2% con respecto a Árboles de decisión
UR  - http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/8568
ER  -