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dc.contributor.advisorGahete Díaz, José Luises-ES
dc.contributor.authorRevuelta San Emeterio, Fernandoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2025-04-20T19:04:03Z-
dc.date.available2025-04-20T19:04:03Z-
dc.date.issued2025es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/98520-
dc.descriptionMáster Universitario en Big Dataes_ES
dc.description.abstractA lo largo de este documento trataremos distintos modelos orientados al procesamiento de lenguaje natural, en especial los Transformers, así como diversas técnicas (Fine-Tune del Tokenizer y Data Augmentation) que permitan aumentar el rendimiento de estos y la medición del impacto que generan sobre los mismos.es-ES
dc.description.abstractThroughout this article we will study in detail differents natural language procesing models, specially Transformers, diverse techniques (Tokenizer Fine-Tune and Data Augmentation) that will increases their performance as well as the impact generated on them.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.subject.otherH0Zes_ES
dc.titleMejora en las predicciones en tiendas físicas utilizando la información de la tienda onlinees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsTransformer, Tokenizer Fine-Tune, Data Augmentation.es-ES
dc.keywordsTransformer, Tokenizer Fine-Tune, Data Augmentation.en-GB
Aparece en las colecciones: TFG, TFM (temporales)

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