El aprendizaje automático (machine learning) ha sido implementado de manera amplia en muchas esferas de la vida cotidiana. Sin embargo, tras la llegada de los datos masivos, algunas técnicas tradicionales del aprendizaje automático no podían satisfacer los requerimientos de procesamiento de enormes volúmenes de datos en tiempo real; por ello, se ha visto obligado a reinventarse. En este documento se brinda una revisión del aprendizaje automático aplicado al procesamiento de datos masivos en estudios recientes.
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Artículo:
Mejorando la predicción de riesgos a la salud con aprendizaje profundo en datos masivos y el paradigma de nodo de fusión revisado
Ponencia:
Analítica de datos masivos en la gestión de negocios
Tesis:
El uso de minería de datos y la recopilación de aumentar la pequeña y mediana empresa competitividad: estudio multicases en la industria al por menor y los alimentos
Artículo:
La comercialización del big data
Artículo:
Hacia la Industria 4.0: un análisis DAFO para las empresas ubicadas en la Región Metropolitana de Sorocaba (Estado de São Paulo, Brasil)
Libro:
Metodología del marco lógico para la planificación, el seguimiento y la evaluación de proyectos y programas
Presentación:
Estudio de movimientos y tiempos
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060
Tesis:
Materiales y prácticas de construcción sostenible