Análisis de herramientas para el estudio de técnicas de aprendizaje automático
Authors
Alonso Vegas, TatianaDirector
Clemente Párraga, Julia MaríaDate
2021Keywords
Aprendizaje automático
Herramientas
Análisis
Algoritmos
Supervisado
No supervisado
Inteligencia artificial
Técnicas
Weka
Orange
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial que consiste en identificar
patrones y recopilar información útil de grandes conjuntos de datos para un uso futuro.
Disponemos de una serie de herramientas de aprendizaje automático para poder definir que
técnicas de aprendizaje darán paso a la obtención de predicciones que serán de gran utilidad.
Estas herramientas disponibles funcionan mediante una interfaz para recibir datos y extraer
resultados significativos. La selección de una herramienta no es tarea fácil por lo que
averiguaremos cual es la herramienta que más se adecua en base a unos criterios
preseleccionados. Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence that consists of identifying patterns
and gathering useful information from large data sets for future use. We have a series of
machine learning tools to be able to define which learning techniques will lead to obtaining
predictions that will be very useful. These available tools work through an interface to receive
data and extract meaningful results. Selecting a tool is not an easy task, so we will find out
which is the most suitable tool based on some pre-selected criteria.
Files in this item
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TFG_Alonso_Vegas_2021.pdf | 11.16Mb |
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