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dc.contributor.advisorGarcía Salazar, Ramiroes-ES
dc.contributor.authorSánchez Naharro, Pabloes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2019-04-30T15:45:40Z
dc.date.available2019-04-30T15:45:40Z
dc.date.issued2019es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/36521
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación + Máster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada / in Big Data Technologies and Advanced Analyticses_ES
dc.description.abstractSe ha desarrollado un sistema genérico para la predicción de eventos en streaming, así como un entrenamiento casi real-time del mismo (1 época de desfase, aproximadamente 2 minutos). Este modelo se ha conectado con la plataforma Devo para la ingesta de eventos y almacenamiento de los resultados. Adicionalmente se ha creado un sistema de visualización del entorno (calidad de los logs) y de las predicciones realizadases-ES
dc.description.abstractIt has been developed a system with the purpose of predicting events in streaming. The system will also be trained in nearly real time (1 epoch delay, approximately 2 minutes). The model has been connected to Devo’s system for the input events in streaming and for store the result. It has also been developed a visualization system for measuring the quality of the event log and the predictions done.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.otherMIT (H67)es_ES
dc.titleSistema centralizado de monitorización de equipos de oficina basados en Windowses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsDevo, TensorFlow, Attention, Streaming, Deep-Learinges-ES
dc.keywordsDevo, TensorFlow, Attention, Streaming, Deep-Learingen-GB


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