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http://hdl.handle.net/11531/64448
Título : | Aplicativo web para la generación de modelos de machine learning y realización de predicciones sobre datos arbitrarios |
Autor : | Morrás Ruiz-Falcó, Carlos Bicand Fernández, Daniel Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) |
Palabras clave : | 33 Ciencias tecnológicas;3304 Tecnología de los ordenadores;3325 Tecnología de las telecomunicaciones |
Fecha de publicación : | 2022 |
Resumen : | En este proyecto de fin de grado se ha desarrollado una aplicación web capaz de realizar predicciones haciendo uso de algoritmos de machine learning (ML) entrenados con datos arbitrarios subidos por usuarios a la web.
La aplicación contiene 9 distintos algoritmos de ML, 4 de ellos son de regresión y el resto de clasificación. Además, la aplicación dispone de un módulo de guardado de modelos entrenados para que los usuarios accedan a ellos sin necesidad de reentrenarlos.
Por último, la aplicación incluye un sistema de limpieza de datos básico que elimina o sustituye los valores vacíos de las bases de datos subidas por los usuarios. During the completion of this final thesis project, a web application with the capacity of making predictions based on machine learning algorithms has been developed. The application contains 9 different algorithms, 4 of them are regression algorithms and the rest are classification algorithms. Also, the application contains a module that takes care of saving the trained models, so any user can access them whenever they need without needing to re-train their model. Moreover, the application has a basic data cleaning algorithm that deletes or overwrites unassigned values from the databases uploaded by users. |
Descripción : | Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación |
URI : | http://hdl.handle.net/11531/64448 |
Aparece en las colecciones: | KTT-Trabajos Fin de Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFG-BicandFernandez,Daniel.pdf | Trabajo Fin de Grado | 2,56 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
AnexoI Daniel Bicand.pdf | Autorización | 65,35 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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