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dc.contributor.author Solano Hernández, Frine Anaid
dc.date.accessioned 2019-04-12T18:47:52Z
dc.date.available 2019-04-12T18:47:52Z
dc.date.issued 2019-04-12
dc.identifier.uri http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/16649
dc.description Mediante maquinas de aprendizaje lograr identificar géneros musicales, los cuales son salsa, cumbia, rock y pop apoyándose en arboles de decisión y Radom Forest. Tomando en cuenta las diferencias que estas pueden tener mediante la separación de los arboles de decisión. es_ES
dc.description.abstract Por medio de maquinas de aprendizaje lograr identificar géneros musicales. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Arboles de decisión es_ES
dc.subject Música es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Máquinas de aprendizaje es_ES
dc.subject Identificación de géneros es_ES
dc.subject Random forest es_ES
dc.title Identificación de géneros musicales
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Meza Ruíz, Iván Vladimir
dc.carrera.ingenieria Ingeniería en computación es_ES


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Nombre: Tesis.pdf
Tamaño: 1.297Mb
Formato: PDF
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Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • Tesis 2019
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2019.

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