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Funciones de verosimilitud en el entorno del aprendizaje automático

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Autor: Mirasierra Calleja, Victor
Director: Álamo Cantarero, Teodoro
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Fecha: 2017
Tipo de documento: Trabajo Fin de Grado
Titulación: Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales
Resumen: Este documento recoge el estudio y desarrollo de funciones de disimilitud en el entorno del aprendizaje automático, así como su comparación con otras metodologías destacadas del sector, como los mínimos cuadrados o las máquinas de vectores soporte (SVM), desarrollando librerías especializadas para ello, que contemplan los principales problemas en el campo del aprendizaje automático o machine learning. Durante el estudio se tratará la importancia del campo del aprendizaje automático en la actualidad y los diferentes problemas que existen ligados a él, entre los cuales destacan los problemas de regresión y clasificación, pero no son los únicos, ya que a medida que avanza la tecnología se necesitan soluciones a otro tipo de problemas como el tratamiento de imágenes o el desarrollo de sistemas de recomendación. Puesto que el aprendizaje automático es una rama fuertemente ligada a los datos, se estudiarán en profundidad, incluyendo el formato, el proceso de tratamiento o la form...
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Tamaño: 1.709Mb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/63782

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