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Aprendizaje PAC

Índice Aprendizaje PAC

En teoría de aprendizaje computacional, el aprendizaje correcto probablemente aproximado (Aprendizaje PAC) (en inglés probably approximately correct learning) es un marco para el análisis matemático de aprendizaje de máquina. Este fue propuesto en 1984 por Leslie Valiant.

10 relaciones: Análisis matemático, Aprendizaje automático, Dimensión VC, Función de verosimilitud, Leslie Valiant, Número real, Polinomio, Reconocimiento óptico de caracteres, Subconjunto, Teoría de la complejidad computacional.

Análisis matemático

El análisis matemático es una rama de la matemática que estudia los conjuntos numéricos (los números reales y los complejos) tanto del punto de vista algebraico como topológico, así como las funciones entre esos conjuntos y construcciones derivadas.

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Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

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Dimensión VC

La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la capacidad de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar.

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Función de verosimilitud

En estadística, la función de verosimilitud (o, simplemente, verosimilitud) es una función de los parámetros de un modelo estadístico que permite realizar inferencias acerca de su valor a partir de un conjunto de observaciones.

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Leslie Valiant

Leslie Gabriel Valiant (nacido el 28 de marzo de 1949) es un informático teórico británico.

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Número real

En matemáticas, el conjunto de los números reales (denotado por R o por ℝ) incluye tanto los números racionales (positivos, negativos y el cero) como los números irracionales; y en otro enfoque, a los trascendentes y a los algebraicos.

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Polinomio

En matemáticas, polinomio (del latín: polynomium, y este del griego: πολυς, polys, ‘muchos’ y νόμος, nómos, ‘regla’, ‘prescripción’, ‘distribución’) es una expresión algebraica formada por la suma de varios monomios o términos, cada uno de los cuales es el producto de.

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Reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres (ROC), generalmente conocido como reconocimiento de caracteres y expresado con frecuencia con la sigla OCR (del inglés Optical Character Recognition), es un proceso dirigido a la digitalización de textos, los cuales identifican automáticamente a partir de una imagen símbolos o caracteres que pertenecen a un determinado alfabeto, para luego almacenarlos en forma de datos.

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Subconjunto

es subconjunto de otro conjunto si todos los elementos de pertenecen también a. Decimos entonces que «está contenido» dentro de.

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Teoría de la complejidad computacional

La teoría de la complejidad computacional o teoría de la complejidad informática es una rama de la teoría de la computación que se centra en la clasificación de los problemas computacionales de acuerdo con su dificultad inherente, y en la relación entre dichas clases de complejidad.

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