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http://hdl.handle.net/11531/32146
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Coronado Vaca, María | es-ES |
dc.contributor.author | Campos Martín, Álvaro | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-10-03T13:51:13Z | |
dc.date.available | es_ES | |
dc.date.issued | 2019 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/32146 | |
dc.description | Grado en Derecho y Grado en Administración y Dirección de Empresas | es_ES |
dc.description.abstract | El Machine Learning es un fenómeno que surgió a mediados del siglo XX, pero cuyo auge ha tenido lugar en la última década. El radical incremento en la generación de datos y la capacidad computacional, aunado a la reducción del coste de almacenamiento, han permitido la rápida consolidación de esta tecnología. Mediante la confección de dos modelos de Aprendizaje Supervisado, y dos de Aprendizaje No Supervisado, se pondrá de manifiesto la relevancia de esta tecnología en el actual paradigma social. | es-ES |
dc.description.abstract | The phenomenon of Machine Learning was born in the mid-20th century, but it´s booming did not take place until this last decade. The rapid consolidation of this technology has been underpinned by a radical increase in data generation and computational capacity, as well as a decrease in the cost of data storage. The relevance of this technology in the actual social paradigm will be explained through two Supervised Learning models and two Unsupervised Learning models. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 12 Matemáticas | es_ES |
dc.subject | 1203 Ciencias de los ordenadores | es_ES |
dc.subject | 120304 Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | 53 Ciencias económicas | es_ES |
dc.subject | 5312 Economía sectorial | es_ES |
dc.subject | 531206 Finanzas y seguros | es_ES |
dc.title | Análisis de datos financieros con técnicas de Machine Learning | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Inteligencia Artificial, Machine Learning, Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje No Supervisado, Finanzas, Clasificación, Árbol de decisión, Random forest, clustering, Clustering jerárquico, K-means clustering. | es-ES |
dc.keywords | Artificial Intelligence, Machine Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning, finance, classification, Decision tree, Random forest, Clustering, Hierarchical clustering, K-means clustering. | en-GB |
Aparece en las colecciones: | KE2-Trabajos Fin de Grado |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFG-CamposMartAn,Alvaro.pdf | Trabajo Fin de Grado | 2,29 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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