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ExoplanetIA: Machine Learning para la detección de exoplanetas Hierro Diez, Alejandro del Sahelices Fernández, Benjamín Hermán Capitán, Manuel Viloria Lanero, Alejandro Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid Redes neuronales Exoplanetas LSTM En 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. Grado en Ingeniería Informática 2020-12-16T17:47:50Z 2020-12-16T17:47:50Z 2020 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44403 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/44403/4/TFG-G4652.pdf.jpg Hispana TEXT http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44403