Aprendizaje automático: estado de la cuestión y casos de estudio

Yañez Cabrejas, Rafael (2017). Aprendizaje automático: estado de la cuestión y casos de estudio. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Aprendizaje automático: estado de la cuestión y casos de estudio
Author/s:
  • Yañez Cabrejas, Rafael
Contributor/s:
  • Imbert Paredes, Ricardo
Item Type: Final Project
Date: 2017
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Desde mediados del siglo pasado la idea de conseguir que las máquinas aprendieran por si solas había estado relegada al campo de la teoría dentro de los laboratorios de investigación en las universidades. La universalización de Internet, el hiperconectividad actual, la masiva recogida de información en redes sociales y el internet de las cosas, así como los esfuerzos por la clasificación e indexación de toda esta información han puesto de manifiesto que es una tarea titánica para el ser humano. De esta forma, se ha hecho patente que era necesario potenciar la búsqueda de algoritmos y modelos que permitiesen automatizar estas tareas. No debemos olvidarnos también de las nuevas amenazas que vivimos en nuestra actual sociedad, con especial hincapié en el terrorismo, que obligan en numerosos casos a implementar políticas de seguridad estrictas donde el tratamiento y clasificación de grandes volúmenes de información son totalmente necesarias. Es debido a estas amenazas donde campos como el reconocimiento facial han tenido un crecimiento exponencial, en muchos casos también de la mano de las redes sociales. Todos estos factores, unidos a la disminución del ratio cálculos/euros han producido el salto de desde los laboratorios al mundo de la empresa. En la actualidad las palabras Aprendizaje Automático han entrado en prácticamente todas las disciplinas y sectores. En la actualidad hay numerosas técnicas que abordan de una u otra manera este aprendizaje automático: árboles de decisión, algoritmos genéticos, redes neuronales, etc.

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Item ID: 53083
DC Identifier: http://oa.upm.es/53083/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53083
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 22 Nov 2018 09:24
Last Modified: 22 Nov 2018 09:24
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