Trabajo Fin de Grado
Estudio del conocimiento actual en la compresión de datos para el aprendizaje automático
Autor/es | Peralta Egea, Ricardo |
Director | González Díaz, Rocío
Paluzo Hidalgo, Eduardo |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Matemática Aplicada I (ETSII) |
Fecha de publicación | 2023 |
Fecha de depósito | 2023-08-31 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Informática - Tecnologías Informáticas |
Resumen | En este trabajo fin de grado se estudian tantos los métodos actuales como el contexto en el ámbito de empresas, investigaciones y organizaciones que se cierne sobre el término Inteligencia Artificial Sostenible (Green AI) ... En este trabajo fin de grado se estudian tantos los métodos actuales como el contexto en el ámbito de empresas, investigaciones y organizaciones que se cierne sobre el término Inteligencia Artificial Sostenible (Green AI) dando un enfoque más profundo a la reducción de datos en la fase de entrenamiento, ya que, al tener menos datos se realizarán menos operaciones y el entrenamiento será a la vez que más rápido, más sostenible. El documento presenta un análisis de trabajos relacionados abarcando desde empresas hasta artículos de investigación, pero introduciendo anteriormente los conceptos necesarios para su entendimiento. He realizado el diseño e implementación de dos métodos, el código se puede encontrar en GitHub, uno de los métodos que he implementado trata sobre cómo dividir el conjunto de manera representativa y el otro sobre cómo escoger datos con mayor información. Finalmente, hice una comparativa entre ambos métodos. |
Cita | Peralta Egea, R. (2023). Estudio del conocimiento actual en la compresión de datos para el aprendizaje automático. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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TFG Ricardo Peralta.pdf | 2.655Mb | [PDF] | Ver/ | |