IA en la periferia

Índice

A

• Abortar un proyecto, Calling it quits
• acelerómetro, aprendizaje automático, movimiento y posición, configuración de hardware
• Precisión(métrica de rendimiento algorítmico), Precisión
• sensores acústicos, Acústica y Vibración
• Aprendizaje activo, Algoritmosde aprendizaje semisupervisadoy activo-Algoritmos de aprendizaje semisupervisadoy activo, Aprendizaje semisupervisado y activo, Perfeccionamiento de un algoritmo a lo largo del tiempo
• bucle de aprendizaje activo, Perfeccionar un algoritmo a lo largo del tiempo
• control de crucero adaptativo, definir una solución
• Sistema Avanzado de Asistencia al Conductor ( ADAS).
• IA para el Bien, IA para el Bien en el perímetro, IA para el Bien
• Alexa, Prueba simulada en el mundo real
• sesgo del algoritmo, Cajas negras y sesgo, Contabilización de las elecciones en el diseño
• métricas de rendimiento algorítmico, Rendimientoalgorítmico-Precisión media media
  • precisión, Precisión
  • matriz de confusión, matriz de confusión
  • métricasde error, Métricasde error-Métricas de error
  • PuntuaciónF1 y MCC, Puntuación F1 y MCC
  • pérdida, Pérdida
  • precisión media, precisión media
  • índices positivos/negativos, Índices positivos y negativos
  • precisión yrecuperación, Precisióny recuperación-Precisióny recuperación
  • ROCy AUC, ROC y AUC-ROCy AUC
• algoritmos, IA deperímetro, Algoritmos para IA deperímetro-Resumen
  • detección de anomalías, Detección de anomalías
  • aprendizajeautomático, Aprendizaje automático (AutoML)
  • cascadas, Combinación de algoritmos
  • aprendizajeautomático clásico, Aprendizaje automático ...