dc.contributor.advisor | Lena Acebo, Francisco Javier | |
dc.contributor.author | Peláez Ramirez, Guadalupe | |
dc.contributor.other | Universidad de Cantabria | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-04-20T09:19:16Z | |
dc.date.available | 2021-04-20T09:19:16Z | |
dc.date.issued | 2021-02 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10902/21373 | |
dc.description.abstract | RESUMEN: La Inteligencia Artificial (IA), concepto tratado e investigado varias décadas atrás por especialistas y de uso exclusivo en su momento de unos pocos, ahora está presente en los diferentes ámbitos de la sociedad, logrando con sus diferentes subáreas revolucionar la forma en que personas y empresas se adaptan a los cambios que ésta va marcando. De ahí, que el Machine Learning, como parte de ella, se esté convirtiendo en uno de los aliados en el procesamiento de grandes volúmenes de datos e identificación de patrones mediante uso de algoritmos especializados, para la obtención de información útil en la toma de decisiones.
Como consecuencia de esto, el desarrollo tecnológico y la innovación en nuevas herramientas open source para análisis de datos y disponibles para cualquier público, ofrecen una forma sencilla para la familiarización y aprendizaje de esta temática, facilitando la adquisición inicial de nuevas competencias y habilidades para el uso de las tecnologías de la IA y que les permite a las empresas comenzar con la formación adecuada de su personal para su transformación digital.
El presente trabajo hace un recorrido desde la parte conceptual de Inteligencia Artificial, profundizando en el Machine Learning (ML) y sus tipos de aprendizaje, para llevar a cabo un caso práctico haciendo uso de algoritmos de clasificación como son árboles de decisión y bosques aleatorios, la configuración del proceso en las herramientas open source elegidas, y el análisis de resultados a partir de un set de datos tomado de un repositorio de libre acceso, con el que se pretende mostrar un primer acercamiento a esta temática con el fin de que pueda ser aplicada por alguna empresa con personal que aun no cuente con una formación técnica para ello y que pretenda adquirir habilidades en el análisis de datos y temas de Inteligencia Artificial. | es_ES |
dc.description.abstract | ABSTRACT: Artificial Intelligence (AI), a concept treated and investigated several decades ago by specialists and for the exclusive use at the time of a few, is now present in different areas of society, achieving with its different subareas revolutionizing the way in which people and companies adapt to the changes that it is marking. Hence, Machine Learning, as part of it, is becoming one of the allies in the processing of large volumes of data and identification of patterns using specialized algorithms, to obtain useful information in decision-making.
As a consequence of this, technological development and innovation in new open source tools for data analysis and available to any public, offer a simple way to familiarize and learn about this topic, facilitating the initial acquisition of new skills and abilities for the use of AI technologies and that allows companies to start with the proper training of their staff for their digital transformation.
The present work takes a tour from the conceptual part of Artificial Intelligence, delving into Machine Learning (ML) and its types of learning, to carry out a practical case using classification algorithms such as decision trees and random forests, the configuration of the process in the chosen open source tools, and the analysis of results from a data set taken from a free access repository, with which it is intended to show a first approach to this issue in order that it can be applied by a company with personnel who do not yet have technical training for it and who intends to acquire skills in data analysis and Artificial Intelligence issues. | es_ES |
dc.format.extent | 95 p. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | © Guadalupe Peláez Ramírez | es_ES |
dc.title | Inteligencia artificial y machine learning aplicado en la empresa desde un acercamiento al desarrollo de modelos de clasificación mediante herramientas open source | es_ES |
dc.title.alternative | Artificial intelligence and machine learning applied in business from an approach to development of classification models using open source tools | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | restrictedAccess | es_ES |
dc.description.degree | Máster en Empresa y Tecnologías de la Información | es_ES |