Automatic system for wine qualification through Neural Networks
Descripción del Articulo
Treatment of data for the qualification of wines, this report details the process followed, where the Python programming language was used, for the analysis of the data of the dataset, the Google Colab server was used to execute the algorithms in the cloud since the team considered that the speed of...
Autores: | , , |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad La Salle |
Repositorio: | Revistas - Universidad La Salle |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/51 |
Enlace del recurso: | https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/51 https://doi.org/10.48168/innosoft.s8.a51 https://purl.org/42411/s8/a51 https://n2t.net/ark:/42411/s8/a51 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Neural networks Data processing Big data Redes neuronales Tratamiento de datos Datos masivos |
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Automatic system for wine qualification through Neural NetworksSistema automático para calificación de vino mediante Redes NeuronalesRivera Demanuel, Diego RichardHuamani Huancara, CleofeCharca Ccama, Yimy AlfredoNeural networksData processingBig dataRedes neuronalesTratamiento de datosDatos masivosTreatment of data for the qualification of wines, this report details the process followed, where the Python programming language was used, for the analysis of the data of the dataset, the Google Colab server was used to execute the algorithms in the cloud since the team considered that the speed of data analysis in Google Collab is faster. Neural networks have the ability to learn and perform tasks based on an initial training called adaptive learning and are also fault-tolerant.Tratamiento de datos para la calificación de vinos, este informe detalla el proceso seguido, en donde se utilizó el lenguaje de programación Phyton, para el análisis de los datos del dataset, se utilizó el servidor Google Colab para ejecutar los algoritmos en la nube ya que el equipo considero que la velocidad de análisis de datos en google colab es más rápido. Las redes neuronales tienen capacidad de aprender y realizar tareas basadas en un entrenamiento inicial llamado aprendizaje adaptativo y además de que son tolerantes a los fallos.Universidad La Salle2022-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal papertextArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/51https://doi.org/10.48168/innosoft.s8.a51https://purl.org/42411/s8/a51https://n2t.net/ark:/42411/s8/a51Innovation and Software; Vol 3 No 1 (2022): March - August; 30-46Innovación y Software; Vol. 3 Núm. 1 (2022): Marzo - Agosto; 30-462708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s8https://purl.org/42411/s8https://n2t.net/ark:/42411/s8reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/51/55https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/51/5620222022Derechos de autor 2022 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/512023-05-24T20:31:36Z |
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Treatment of data for the qualification of wines, this report details the process followed, where the Python programming language was used, for the analysis of the data of the dataset, the Google Colab server was used to execute the algorithms in the cloud since the team considered that the speed of data analysis in Google Collab is faster. Neural networks have the ability to learn and perform tasks based on an initial training called adaptive learning and are also fault-tolerant. |
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Innovation and Software; Vol 3 No 1 (2022): March - August; 30-46 Innovación y Software; Vol. 3 Núm. 1 (2022): Marzo - Agosto; 30-46 2708-0935 2708-0927 https://doi.org/10.48168/innosoft.s8 https://purl.org/42411/s8 https://n2t.net/ark:/42411/s8 reponame:Revistas - Universidad La Salle instname:Universidad La Salle instacron:USALLE |
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