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dc.contributor.advisorSahelices Fernández, Benjamín es
dc.contributor.advisorHermán Capitán, Manueles
dc.contributor.advisorViloria Lanero, Alejandroes
dc.contributor.authorHierro Diez, Alejandro del
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid es
dc.date.accessioned2020-12-16T17:47:50Z
dc.date.available2020-12-16T17:47:50Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/44403
dc.description.abstractEn las últimas décadas la cantidad de datos generados se ha incrementado exponencialmente. La facilidad de acceso a la red y de almacenamiento de datos ha facilitado que cualquier mínima acción pueda ser registrada con bajo coste. Los datos no sirven de mucho por sí solos, sin embargo, con las herramientas adecuadas pueden, literalmente, convertirse en oro. En este contexto de generación masiva de datos como diamantes en bruto entran dos de las palabras posiblemente más escuchadas en los últimos años: machine learning. El machine learning constituye esa herramienta capaz de convertir los datos en información, y por consiguiente, en dinero. Machine learning puede traducirse directamente al castellano como “Aprendizaje máquina", y es que, sin entrar en aspectos filosóficos sobre el significado de aprender, esta herramienta engloba métodos que pueden hacer que una máquina u ordenador aprenda o extraiga información de los datos.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationRedes neuronaleses
dc.subject.classificationExoplanetases
dc.subject.classificationLSTMes
dc.titleExoplanetIA: Machine Learning para la detección de exoplanetases
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informáticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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