2026-06-01T16:03:19Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/190372026-02-03T10:19:20Zcom_10630_1685col_10630_38055
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
advisor
Garrido-Márquez, Daniel
author
Zamorano Ruiz, Juan
2019-12-12T12:45:37Z
2019-12-12T12:45:37Z
2019-12-12
https://hdl.handle.net/10630/19037
Hoy en día no podemos negar que vivimos rodeados de la generación de una gran cantidad de datos, más ahora que estamos en plena era digital y la mayoría de esta información se puede almacenar y procesar. Numerosas empresas buscan enfocar el uso de dicha información para sacar un beneficio a favor de los objetivos de su negocio y se ayudan de las herramientas adecuadas para llevar a cabo esta tarea.
La rama de la Inteligencia Artificial denominada “Machine Learning” o, también conocido como aprendizaje automático, es aquella que permite a las máquinas aprender a través de los datos detectando patrones y ayudando a la toma de decisiones.
Con esta rama de la inteligencia artificial lo que se pretende es dar uso al conocimiento de los datos históricos para poder llevar a cabo decisiones concretas en el futuro. Dentro del aprendizaje automático existen distintos tipos de problemas, dependiendo de su naturaleza y del objetivo buscado, así en este caso nos centraremos en aprendizaje supervisado para clasificación. Existen distintos algoritmos y técnicas matemáticas para poder llevar a cabo un problema de clasificación, donde una de las más usadas y conocidas es el de las redes neuronales.
En este proyecto vamos a hacer uso de dos bibliotecas para aprendizaje automático, profundizando en redes neuronales , ambas diseñadas para su uso en Python: una de ellas es la biblioteca Scikit-learn para Machine Learning, y otra parte la biblioteca de código abierto TensorFlow.
Se realizará una comparación y análisis del comportamiento de cada algoritmo y librería con distintas métricas en la predicción de 7 tipos de cubiertas forestales con el uso de variables cartográficas a través de distintos valores tomados en 4 áreas distintas del parque nacional de Roosevelt, en el norte del estado de Colorado.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Clasificación, Métodos de (Matemáticas)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Datos masivos
Python (Lenguaje de programación)
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería de Computadores - Trabajos Fin de Grado
Comparación y análisis de métodos de clasificación con las bibliotecas scikit-learn y TensorFlow en Python
bachelor thesis
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