dc.contributor.advisor | Lloret Iglesias, Lara | |
dc.contributor.author | Merino Lomas, Yaiza | |
dc.contributor.other | Universidad de Cantabria | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-10-20T12:29:37Z | |
dc.date.available | 2022-10-20T12:29:37Z | |
dc.date.issued | 2022-06-27 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10902/26244 | |
dc.description.abstract | RESUMEN: El despoblamiento es un fenómeno demográfico que, en la actualidad, genera una gran preocupación en todo el país. Por esta razón, el Gobierno de Cantabria está interesado en que se estudie cómo perjudica este fenómeno a la Comunidad Autónoma de Cantabria, para así poder mitigar sus efectos. La finalidad de este Trabajo de Fin de Máster es encontrar una solución al problema que supone el despoblamiento mediante el uso de redes neuronales. Para lograr este cometido, será necesario complementar este procedimiento con otras técnicas de machine learning y minería de datos, tales como el análisis de componentes principales, para reducir la dimensionalidad del problema. Asimismo, se aplicarán métodos de aprendizaje por conjuntos, como bosques aleatorios o XG Boost, con el fin de encontrar las variables que poseen un mayor peso. Por último, dado que las comunidades autónomas de Aragón, Castilla y León, Comunidad Foral de Navarra, La Rioja, País Vasco y Principado de Asturias presentan patrones similares de despoblamiento por su cercanía con Cantabria, igualmente se estudiará el fenómeno en conjunto. | es_ES |
dc.description.abstract | ABSTRACT: Depopulation is a demographic phenomenon that currently generates great concern throughout the country. Hence, the Government of Cantabria is interested in studying how this phenomenon plays havoc with the Autonomous Community of Cantabria, to mitigate its effects. The aim of this Master’s Degree Thesis is to find a solution to the depopulation problem through the use of neural networks. To achieve this goal, it will be necessary to complement this procedure with other machine learning and data mining techniques, such as principal component analysis, for reducing the dimensionality of the problem. Likewise, ensemble learning methods will be applied, such as random forests or XG Boost, in order to find the variables that have a greater weight. Ultimately, given that the autonomous communities of Aragon, Castile and Leon, Community of Navarra, La Rioja, Basque Country and Principality of Asturias show similar patterns of depopulation due to their proximity to Cantabria, the phenomenon will also be studied unitedly. | es_ES |
dc.format.extent | 51 | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.subject.other | Despoblamiento | es_ES |
dc.subject.other | Cantabria | es_ES |
dc.subject.other | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject.other | Redes neuronales | es_ES |
dc.subject.other | Bosques aleatorios | es_ES |
dc.subject.other | PCA | es_ES |
dc.subject.other | Aprendizaje por conjuntos | es_ES |
dc.subject.other | Extreme gradient boosting | es_ES |
dc.subject.other | Depopulation | es_ES |
dc.subject.other | Machine learning | es_ES |
dc.subject.other | Neural networks | es_ES |
dc.subject.other | Random forest | es_ES |
dc.subject.other | Ensemble learning | es_ES |
dc.subject.other | XGBoost | es_ES |
dc.title | Aplicación de técnicas de machine learning al problema del despoblamiento en Cantabria | es_ES |
dc.title.alternative | Application of machine learning techniques to the depopulation problem in Cantabria | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | openAccess | es_ES |
dc.description.degree | Máster en Ciencia de Datos | es_ES |