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Lista de candidatos sometidos a examen:
1) aprendizaje automático (*)
(*) Términos presentes en el nuestro glosario de lingüística
1) Candidate: aprendizaje automático
Is in goldstandard
1
paper corpusSignosTxtLongLines384 - : El principal desafío del proceso de aprendizaje automático es obtener una máquina que posea buena capacidad de generalización, es decir, que no solo aprenda a clasificar los ejemplos Z, conocidos utilizados en su proceso de entrenamiento, sino también, que sea capaz de construir un modelo general que permita clasificar bien nuevos ejemplos desconocidos . Para asegurar una buena capacidad de generalización, la Teoría del Aprendizaje Estadístico (Vapnik, 1989) define una Función Riesgo R(g(z)) como aquella que agrupa funciones g(z) del clasificador automático representando la distancia de estas funciones respecto a las reales. Cada conjunto de funciones g opera como clasificador con otro conjunto de parámetros. Al conjunto de funciones g y sus parámetros se les denomina Funciones Admisibles, de forma que R(g(z))=R(α), donde α es el conjunto de parámetros del clasificador automático. R evalúa la distancia acumulada entre las funciones del clasificador respecto a la función real subyacente, por
Evaluando al candidato aprendizaje automático:
1) funciones: 6 (*)
3) clasificador: 4 (*)
aprendizaje automático
Lengua: spa
Frec: 10
Docs: 6
Nombre propio: / 10 = 0%
Coocurrencias con glosario: 2
Puntaje: 3.000 = (2 + (1+3.4594316186373) / (1+3.4594316186373)));
Candidato aceptado