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Artículo

A Systematic Literature Review on Features of Deep Learning in Big Data Analytics

Una revisión sistemática de la literatura sobre características del aprendizaje profundo en analítica de datos masivos

Autor: Shamsuddin, S.M. Yuhaniz, S.S. Samar, A. Hordri, N.F..
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Año de publicación: 2017.
Editor:

UTM Big Data Centre

.

Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 309 Kb.

Resumen:

El aprendizaje profundo (deep learning, DL) es una división de las técnicas de aprendizaje automático que está basada en algoritmos para aprender niveles múltiples de representaciones. El propósito de esta investigación es identificar las características existentes de los enfoques de DL para su uso en analítica de datos masivos, así como características clave que puedan afectar el desempeño de dichos enfoques. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura al respecto.

Materias: Datos masivos Ciencia de datos

Subjects: Big data Data science

Palabras clave: Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Analítica de datos masivos

Keywords: Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Big data analytics

DC.Title.spa
 Una revisión sistemática de la literatura sobre características del aprendizaje profundo en analítica de datos masivos
DC.Title.eng
 A Systematic Literature Review on Features of Deep Learning in Big Data Analytics
DC.Creator
 Shamsuddin, S.M. Yuhaniz, S.S. Samar, A. Hordri, N.F.
DC.Subject.snpi.spa
 Datos masivos Ciencia de datos
DC.Subject.snpi.eng
 Big data Data science
DC.Subject.spa
 Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Analítica de datos masivos
DC.Subject.eng
 Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Big data analytics
DC.Description.spa

El aprendizaje profundo (deep learning, DL) es una división de las técnicas de aprendizaje automático que está basada en algoritmos para aprender niveles múltiples de representaciones. El propósito de esta investigación es identificar las características existentes de los enfoques de DL para su uso en analítica de datos masivos, así como características clave que puedan afectar el desempeño de dichos enfoques. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura al respecto.

DC.Source
 ...e.ijasca.com/data/documents/Vol_9_1_ID-19_Pg32-49.pdf
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/una-revision-sistematica-de-la-literatura-sobre-caracteristicas-del-aprendizaje-profundo-en-analitica-de-datos-masivos
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:2074-8523
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, Diciembre 2018, Datos masivos
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
DC.Publisher

UTM Big Data Centre

DC.Contributor
 
DC.Rights
 
DC.Date
 2017
DC.Type
 Artículo
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
20181201-040.pdf

Descarga: A Systematic Literature Review on Features of Deep Learning in Big Data Analytics.
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 309 Kb.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2018-12-01.
Publicado en Virtual Pro: Diciembre 2018 :: Datos masivos.


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