| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
01286nam a22002175a 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
991006007139707486 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
OSt |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240222105917.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
191022s2019 scua gr 000 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781720933687 |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA |
|---|
| Número de control de sistema |
(CO-BoBLA)1643775-57bdlrdc_inst |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
UNIAJC |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
006.3 R911m |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Russell Rudolph |
| 9 (RLIN) |
6023 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Machine learning : |
| Resto del título |
Guía detallada para implementar algortimos de machine learning con python |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Rudolph Russell |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Colombia : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
[editor no identificado], |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
107pag̀inas : |
| Otras características físicas |
ilustraciones ; |
| Dimensiones |
23 cm. |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
¡Que es MAchine Learning?.--¿Por qué Machine Learning?.--¿Cuándo debemos usar Machine Learning?.--Tipos de sistemas de Machine Learning.--Machine Learning supervisado y sin supervisión.--Machine Learning supervisado.--Los más importantes Algoritmos del Machine Learning no supervisado.--Machine Learning de refuerzo.--Macjine Learning por lote.--Machine Learning En-Línea.--Machine Learning por ejemplos.--Machine Learnig por modelo.--Insuficiente cantidad o malos deatos de capacitación.--Clasificación.--Como capacitat un modelo.--Combinaciones de diferentes modelos. |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
|
| Tipo de ítem Koha |
Libro - Material General |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) |
006.3 R911m |
| 949 ## - PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN LOCAL (OCLC) |
|---|
| a |
n |
| b |
n |
