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dc.contributor.advisorValle Gutierrez, Guillermoes-ES
dc.contributor.authorGonzález Suárez, Antonioes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2023-05-30T18:22:54Z-
dc.date.available2023-05-30T18:22:54Z-
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/78542-
dc.descriptionMáster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada/Master in Big Data Technologies and Advanced Analyticses_ES
dc.description.abstractEl presente trabajo propone una solución para abordar las necesidades actuales de las empresas relacionadas con la implementación del aprendizaje automático en sus flujos de trabajo. Con este objetivo en mente, se ha desarrollado AutoML (Automated Machine Learning), un módulo de Python que automatiza el proceso de creación de modelos de machine learning. Esta herramienta permite a las empresas ahorrar tiempo y recursos al eliminar la necesidad de realizar el desarrollo manual de modelos. Además, para hacer que AutoML sea fácil de usar y accesible para los usuarios, se ha diseñado y construido una infraestructura completa que permite interactuar con el módulo a través de una aplicación web. Esto significa que no se requiere la instalación de software adicional, lo que simplifica aún más su implementación en los flujos de trabajo existentes.es-ES
dc.description.abstractThis paper proposes a solution to address the current needs of companies related to the implementation of machine learning in their workflows. With this goal in mind, we have developed AutoML (Automated Machine Learning), a Python module that automates the process of creating machine learning models. This tool allows companies to save time and resources by eliminating the need for manual model development. Furthermore, to make AutoML user-friendly and accessible, we have designed and built a comprehensive infrastructure that enables interaction with the module through a web application. This means that no additional software installation is required, further simplifying its implementation in existing workflows.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3304 Tecnología de los ordenadoreses_ES
dc.subject330413 Dispositivos de transmisión de datoses_ES
dc.subject.otherM8Aes_ES
dc.titleDesarrollo de una librería para el cálculo de modelos de clasificación y su evaluación en paralelo en la nubees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsAprendizaje automático, AutoML, Python, Scikit-learn, Flask, FastAPI, Clasificaciónes-ES
dc.keywordsAutoML, Python, Scikit-learn, Flask, FastAPI, Machine Learning, Classificationen-GB
Aparece en las colecciones: MBD-Trabajos Fin de Máster

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