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dc.contributor.advisorArratia García, Óscar es
dc.contributor.advisorGonzález Fernández, Cesáreo Jesús es
dc.contributor.authorGonzález de Pablos, Eva
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Ciencias es
dc.date.accessioned2023-11-27T14:22:34Z
dc.date.available2023-11-27T14:22:34Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/63253
dc.description.abstractLas redes neuronales son sistemas de aprendizaje automático relacionados con la Inteligencia Artificial que nos permiten resolver gran cantidad de problemas. Para su aprendizaje necesitan de gran cantidad de datos, es por ello que están relacionadas con muchas técnicas empleadas en estadística sobre el análisis de datos. La teoría de juegos es de gran importancia en muchos problemas de economía y sirve para entender como se comporta un ser humano en la toma de decisiones cuando un problema se le presenta. Estos últimos años, con el desarrollo de la informática, varios de estos juegos han servido como modelo para desarrollar la inteligencia artificial. Por estos motivos, una vez elegido un modelo de la Teoría de Juegos y teniendo en cuenta las estrategias que intervienen en ese juego, el objetivo de estudio ha sido aplicar diferentes tipos de redes neuronales para analizar la eficiencia y determinar cuales de ellas nos pueden ofrecer con mayor seguridad la mejor solución del juego estudiado. Para su implementación se ha utilizado el lenguaje de programación Python.es
dc.description.abstractNeural networks are machine learning systems related to Artificial Intelligence that allow us to solve a large number of problems. For their learning they need a large amount of data, that is why they are related to many techniques used in statistics on data analysis. Game theory is of great importance in many economic problems and it serves to understand how a human behaves in making decisions when a problem is presented. In recent years, with the development of computing, several of these games have served as models for develop the artificial intelligence. For these reasons, once a Game Theory model has been chosen and considering the strategies involved in this game, the objective of the study has been applying different types of neural networks to analyze the efficiency and determine which of them they can offer us with more security the best solution of the studied game. For its implementation, the Python programming language has been used.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Matemática Aplicadaes
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.classificationTeoría de juegoses
dc.subject.classificationJuegos bipersonaleses
dc.titleRedes neuronales aplicadas a teoría de juegoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Estadísticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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