Investigación en educación matemática.

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) has been created for publications of advanced studies in neutrosophy, neutrosophic set, neutrosophic logic, neutrosophic probability, neutrosophic statistics, neutrosophic approaches to machine learning etc. and their applications in any field. "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosó-ficos para el aprendizaje automático, etc. y sus...

A partir del desarrollo tecnológico, científico e industrial alcanzado por la humanidad, el hombre ha creado diferentes infraestructuras que le permiten satisfacer sus necesidades. Las disímiles infraestructuras son gestionadas mediante los modelos de gestión empresarial existentes. La empresa por su parte, juega un conjunto de roles sociales a partir de los cuales se establecen sus objetivos a cumplir.

Este texto se deriva del trabajo conjunto desarrollado en la Universidad del Norte por los Grupos de Investigación en Matemáticas y en Productividad y Competitividad y tiene como propósito apoyar trabajos investigativos en los que el uso de técnicas Estadísticas Multivariadas sea indispensable por el volumen de datos o variables que deban tratarse. Los autores utilizan fuentes diversas y presentan desarrollos teóricos de las técnicas estadísticas, con lo que transfieren conocimiento de gran valor para resolver problemas en diversos campos de la industria, las ciencias y otras áreas...

Álgebra lineal y los fundamentos del aprendizaje profundo, ¡juntos por fin! Del profesor Gilbert Strang, aclamado autor de Introducción al álgebra lineal, llega Álgebra lineal en ciencia de datos, el primer libro de texto que enseña álgebra lineal junto con aprendizaje profundo y redes neuronales. Este libro de texto ameno pero riguroso contiene un curso completo de álgebra lineal y de la matemática relacionada que los estudiantes deben saber para familiarizarse con el aprendizaje a partir de los datos. Se incluyen: los cuatro subespacios fundamentales, descomposición en valores...