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dc.contributor.advisorAlonso i Alemany, Laura
dc.contributor.authorMárquez Braconi, Agustín Daniel
dc.date.accessioned2019-12-03T17:26:11Z
dc.date.available2019-12-03T17:26:11Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/14276
dc.descriptionTesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018.es
dc.description.abstractMuchos proyectos de Machine Learning de la actualidad precisan de un gran número de datos etiquetados para poder entrenar los algoritmos. El etiquetado de los mismos tiene un gran costo tanto económico como de tiempo. Una solución a este problema es el Active Learning, una forma inteligente de seleccionar qué instancias etiquetar para maximizar el aprendizaje. Para facilitar esta tarea propongo realizar un framework de software que sirva para desplegar proyectos de este tipo. El framework desarrollado fue puesto a prueba logrando excelentes resultados, mostrando que a partir de un mismo conjunto de datos, si se seleccionan las instancias a etiquetar inteligentemente se puede lograr el rendimiento máximo con una cantidad considerablemente menor de ejemplos.es
dc.description.abstractMany Machine Learning projects today require a large number of tagged data to train the algorithms. The labeling of them has a great cost both economic and time. A solution to this problem is Active Learning, an intelligent way to select which instances to label to maximize learning. To facilitate this task I propose to make a software framework that serves to deploy projects of this type. The developed framework was tested achieving excellent results, showing that from the same data set, if you select the instances to label intelligently you can achieve maximum performance with a considerably smaller number of examples.en
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectAprendizaje activoes
dc.subjectAprendizaje automáticoes
dc.subjectAprendizaje semi supervisadoes
dc.subjectFrameworken
dc.subjectSoftware and its engineeringen
dc.subjectObject oriented frameworksen
dc.subjectTheory of computation-Design and analysis of algorithmsen
dc.subjectMathematics of computing-Mathematical optimizationen
dc.titleFramework para aprendizaje activoes
dc.typebachelorThesises
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.description.filMárquez Braconi, Agustín Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.es


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