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- Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido. El aprendizaje de clasificación es relativamente una nueva área de investigación que ha surgido en la última década. (es)
- Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido. El aprendizaje de clasificación es relativamente una nueva área de investigación que ha surgido en la última década. (es)
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- Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentid (es)
- Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentid (es)
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- Aprendizaje de clasificación (es)
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