Guía práctica sobre machine learning

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
  <record>
    <leader>00000cam a22000004b 4500</leader>
    <controlfield tag="001">MAP20190025669</controlfield>
    <controlfield tag="003">MAP</controlfield>
    <controlfield tag="005">20220911191256.0</controlfield>
    <controlfield tag="008">161223s2019    esp||||       ||| ||spa d</controlfield>
    <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">MAP</subfield>
      <subfield code="b">spa</subfield>
      <subfield code="d">MAP</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">922.13</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="245" ind1="1" ind2="3">
      <subfield code="a">Guía práctica sobre machine learning</subfield>
      <subfield code="c">Cognodata</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">[S.l.]</subfield>
      <subfield code="b">Cognodata</subfield>
      <subfield code="c">2019</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">23 p. </subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">La irrupción de nuevas técnicas de modelación adaptadas y asociadas al gran aumento en la capacidad de computación de los ordenadores están posibilitando la adopción y ejecución de los algoritmos de machine learning para resolver muchos problemas de negocio de forma más eficiente y con mayor acierto que con técnicas anteriores. Su aplicación ofrece un amplio abanico de posibilidades que facilitan la resolución de dificultades, permitiendo abordar nuevas soluciones para crear un paradigma en que la captación, transformación y el uso de los datos dirigen las decisiones estratégicas de negocio desde el más alto nivel.</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20170005476</subfield>
      <subfield code="a">Machine learning</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20090043992</subfield>
      <subfield code="a">Data mining</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080553128</subfield>
      <subfield code="a">Algoritmos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080606091</subfield>
      <subfield code="a">Estrategia empresarial</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="710" ind1="2" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20160015836</subfield>
      <subfield code="a">Cognodata</subfield>
    </datafield>
  </record>
</collection>