Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorRodríguez Escario, Luises-ES
dc.contributor.authorDíaz-Guardamino García, Ignacioes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2025-04-19T16:36:58Z
dc.date.available2025-04-19T16:36:58Z
dc.date.issued2025es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/98514
dc.descriptionMáster Universitario en Big Dataes_ES
dc.description.abstractEste proyecto explora las aplicaciones que se pueden dar a los modelos de lenguaje grandes en Big data en el contexto empresarial centrándose principalmente en dos ejemplos prácticos (1) generación automatizada de análisis y gráficos en Looker a partir de texto en lenguaje natural, y (2) clasificación de correos electrónicos de respuesta a campañas de marketing masivases-ES
dc.description.abstractThis project explores the applications of Large Language Models (LLMs) in Big Data within enterprise contexts, focusing primarily on two practical examples: (1) automated generation of analyses and charts in Looker from natural language input, and (2) classification of email replies from large-scale marketing campaigns.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.titleAplicaciones de LLMs en Entornos de Big Data Empresarialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsLLM, Big Data, análisis de datos, Clasificación de datoses-ES
dc.keywordsLLM, Big Data, data analysis, data classificationen-GB


Ficheros en el ítem

Thumbnail
Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States