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  1. Detección de paráfrasis utilizando algoritmos de aprendizaje maquinal

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    Resumen: La detección de paráfrasis es una importante área de estudio, dentro del procesamiento del lenguaje natural (PLN), con muchas aplicaciones como: la generación de respuestas automáticas, mejoras en el desempeño en traducciones automáticas, ranking de consultas, asignación de autoría y detección de plagio. El fenómeno lingüístico de la paráfrasis ha...
    Tema: Lingüística computacional, Computational linguistics, Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), and Machine learning
    Creador: Luna Luna, David
    Colaborador: Luna Luna, David
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2022
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.dv13zt53g

  2. Síntesis estadística paramétrica de voz

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    Resumen: La síntesis estadística paramétrica de voz es una técnica de producción de voces artificiales que utiliza como modelo matemático dominante los Modelos Ocultos de Markov sobre una representación paramétrica del habla. Esto permite que una voz pueda ser codificada utilizando parámetros espectrales, de frecuencia fundamental y de duración de sus...
    Tema: Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Machine learning, Inteligencia computacional, Tecnología de la información, Information technology, Speech processing systems, Computational intelligence, and Sistemas de procesamiento del habla
    Creador: Coto Jiménez, Marvin
    Colaborador: Martínez Licona, Fabiola Margarita, Herrera Camacho, José Abel, Goddard Close, John Charles Henry, and Martínez Licona, Alma Edith
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2014
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.z316q1750

  3. Detección de complejos QRS normales en electrocardiografía ambulatoria utilizando la inferencia gramatical

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    Tema: Machine learning, Electric discharges, Electrocardiografía, Complejo QRS, Inferencia gramatical, and Electrocardiography
    Creador: Yáñez Suárez, Óscar
    Colaborador: Charleston Villalobos, Sonia
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias Ingenieria Biomedica
    Idioma: spa
    Año de publicación: 1993
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.5999n338s

  4. Discriminación de datos en máquina de soporte vectorial

    Mc87pq29x?file=thumbnail
    Resumen: El aprendizaje maquinal (ML por sus siglas en inglés) es un campo de la computación que permite a las computadoras descubrir patrones entre muchos ejemplos de un fenómeno, por lo que pueden actuar ante situaciones que no fueron programadas de manera explicita, gracias a esto se desarrollaron sistemas con comportamientos...
    Tema: Aprendizaje maquinal, Machine learning, Electroning data processing, and Procesamiento electrónico de datos
    Creador: González Torres, Guillermo
    Colaborador: Morales Reyes, Alicia, Mac Kinney Romero, Rene, and Yañez Suarez, Oscar
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2018
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.td96k2517

  5. Síntesis de voz basada en modelos ocultos de Markov y algoritmos de aprendizaje profundo

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    Resumen: This thesis addresses the problem of improving the results of statistical parametric speech synthesis using deep learning algorithms. The subject has become more important in recent times due to the increasing presence of artificial voices in several devices and applications. In these, there is a need to refine the results...
    Tema: Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Machine learning, Síntesis de Voz, Speech synthesis, Modelos ocultos de Markov, and Hidden Markov models
    Creador: Coto Jiménez, Marvin
    Colaborador: Lara Velázquez, Pedro, Goddard Close, John Charles Henry, Mackinney Romero, René, and Rojas Cárdenas, Luis Martín
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2017
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.dj52w4688