Machine learning aplicado a la química

Miniatura
Icono objeto Machine learning aplicado a la química.
Machine learning,química,algoritmos,big data,deep learning,química teórica,química computacional,fármacos,simulación,molecular,compuestos,materiales,cribado virtual and Serie: Ciencias en Radio 3
(25-06-2019) María Ángeles Farrán Morales and Salvador León Cabanillas | | CanalUNED


Título: Machine learning aplicado a la química
Título alternativo / Serie: Machine learning,química,algoritmos,big data,deep learning,química teórica,química computacional,fármacos,simulación,molecular,compuestos,materiales,cribado virtual
Serie: Ciencias en Radio 3
Resumen / Descripción: El machine learning, aprendizaje automático, es una disciplina científica vinculada con la inteligencia artificial (IA) que crea sistemas que aprenden automáticamente. Consiste en una serie de herramientas y algoritmos informáticos que son capaces de procesar grandes cantidades de datos, para extraer información relevante, con el objeto de establecer patrones, relaciones entre distintos parámetros o realizar predicciones. Las herramientas vinculadas al machine learning están también revolucionando ámbitos como el de la química. Con usos muy destacados en la química teórica y computacional que vamos a descubrir en este programa.
Género: Entrevista / Testimonio / Debate / Coloquio
Área temática: Química
Ciencias Experimentales
Ciencias Tecnológicas
E. Técnicos e Ingeniería
Ingeniería y tecnología químicas
Raiz UNESCO: Química
Ciencias Tecnológicas
Area de Conocimiento: Ciencias Experimentales
E. Técnicos e Ingeniería
Duración de la grabación: 00:20:45
Autor(es): María Ángeles Farrán Morales
Salvador León Cabanillas
Fecha: 2019-06-25
Idioma: Español
Licencia: https://descargas.uned.es/publico/pdf/Aviso_Legal_UNED.pdf

Document type: Video_AVIP Document
Collection: Coleccion Multimedia
 
Versions
Version Filter Type
Citation counts: Google Scholar Search Google Scholar
Access Statistics: 22 Abstract Views  -  Detailed Statistics
Created: Sat, 26 Oct 2024, 17:29:54 CET