Inteligencia Artificial con TensorFlow para predicción de comportamientos

Abstract

Debido a la inabarcable cantidad de información que existe en la sociedad actual y la búsqueda continua de atraer y retener al cliente de un servicio, urge investigar y desarrollar nuevos métodos de análisis automático y predicción de gustos y comportamientos. Este documento recoge el análisis y desarrollo de una aplicación web donde obtendremos datos de los visitantes y actuaremos acorde a sus preferencias. Todo ello procesándolo mediante una red neuronal usando TensorFlow, una librería de Python. En concreto, se desarrollará una página web, con su respectivo front-end y back-end, que simulará un servicio de streaming de música y en la que se intentará recomendar al usuario los grupos que deberían gustarle mediante sus acciones pasadas en nuestra web. También se analizarán distintas opciones de redes neuronales, así como ventajas y desventajas de las mismas y se intentará profundizar en el funcionamiento de todo lo que tiene que ver con el aprendizaje máquina o Machine Learning.

Due to the modern world being overcrowded with information and services trying to make customers spend more time on them, it is urgent to research and develop new automatic analysis methods for this information and methods for predicting likings and behaviour of the customers. In this document, we analyze and develop a web application which will obtain users’ data and change the results given their preferences. All of this will be done using a neural network built with TensorFlow, a Python library. In fact, we will develop a web page, with its own front-end and back-end, which will emulate a music streaming service and we’ll try to recommend groups to the user using their previous actions on this web. We will also analyze different neural networks as well as their advantages and disadvantages, while also trying to understand and explain Machine Learning deeply.