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<dc:title>ExoplanetIA: Machine Learning para la detección de exoplanetas</dc:title>
<dc:creator>Hierro Diez, Alejandro del</dc:creator>
<dc:contributor>Sahelices Fernández, Benjamín</dc:contributor>
<dc:contributor>Hermán Capitán, Manuel</dc:contributor>
<dc:contributor>Viloria Lanero, Alejandro</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid</dc:contributor>
<dcterms:abstract>En las últimas décadas la cantidad de datos generados se ha incrementado exponencialmente.&#xd;
La facilidad de acceso a la red y de almacenamiento de datos ha facilitado que cualquier mínima&#xd;
acción pueda ser registrada con bajo coste. Los datos no sirven de mucho por sí solos, sin embargo,&#xd;
con las herramientas adecuadas pueden, literalmente, convertirse en oro.&#xd;
En este contexto de generación masiva de datos como diamantes en bruto entran dos de las&#xd;
palabras posiblemente más escuchadas en los últimos años: machine learning. El machine learning&#xd;
constituye esa herramienta capaz de convertir los datos en información, y por consiguiente, en dinero.&#xd;
Machine learning puede traducirse directamente al castellano como “Aprendizaje máquina", y es&#xd;
que, sin entrar en aspectos filosóficos sobre el significado de aprender, esta herramienta engloba&#xd;
métodos que pueden hacer que una máquina u ordenador aprenda o extraiga información de los&#xd;
datos.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2020-12-16T17:47:50Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2020-12-16T17:47:50Z</dcterms:available>
<dcterms:created>2020-12-16T17:47:50Z</dcterms:created>
<dcterms:issued>2020</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44403</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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