| Revista: | Innovación y software |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000449146 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Autores: | Rivera Demanuel, Diego Richard1 Huamani Huancara, Cleofe1 Charca Ccama, Yimy Alfredo1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de San Agustín, Arequipa. Perú |
| Año: | 2022 |
| Periodo: | Mar-Ago |
| Volumen: | 3 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 30-46 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Tratamiento de datos para la calificación de vinos, este informe detalla el proceso seguido, en donde se utilizó el lenguaje de programación Phyton, para el análisis de los datos del dataset, se utilizó el servidor Google Colab para ejecutar los algoritmos en la nube ya que el equipo considero que la velocidad de análisis de datos en google colab es más rápido. Las redes neuronales tienen capacidad de aprender y realizar tareas basadas en un entrenamiento inicial llamado aprendizaje adaptativo y además de que son tolerantes a los fallos |
| Resumen en inglés | Treatment of data for the qualification of wines, this report details the process followed, where the Python programming language was used, for the analysis of the data of the dataset, the Google Colab server was used to execute the algorithms in the cloud since the team considered that the speed of data analysis in Google Collab is faster. Neural networks have the ability to learn and perform tasks based on an initial training called adaptive learning and are also fault-tolerant |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Inteligencia artificial, Procesamiento de datos, Programación, Redes neuronales, Tratamiento de datos, Datos masivos, Python, Keras |
| Keyword: | Artificial intelligence, Data processing, Programming, Neural networks, Data processing, Big data, Python, Keras |
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