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<dc:title>Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación y predicción en diferentes casos de uso</dc:title>
<dc:creator>González Gómez, Pablo</dc:creator>
<dc:contributor>Merayo Álvarez, Noemí</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:subject>Bosque de árboles aleatorios</dc:subject>
<dc:subject>Inteligencia Artificial</dc:subject>
<dc:subject>Aprendizaje automático</dc:subject>
<dc:subject>Máquina de soporte de vectores</dc:subject>
<dc:description>Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo principal la implementación de&#xd;
modelos basados de aprendizaje automático aplicados en diversos escenarios, buscando&#xd;
un rendimiento óptimo de todas las métricas para todos los contextos de análisis.&#xd;
En un primer bloque, se exploran modelos de clasificación y regresión para predecir la&#xd;
calidad del vino a partir de sus parámetros químicos.&#xd;
En un segundo bloque, se aborda el procesamiento del lenguaje natural basado en&#xd;
aprendizaje automático para clasificar la respuesta emocional, esto es, emociones y&#xd;
polaridades en contextos de redes sociales. Se emplea en primer lugar una base de datos&#xd;
relacionada con los videojuegos en Twitch y se aplican técnicas de clasificación para&#xd;
analizar y categorizar las emociones y polaridades presentes en los canales de los&#xd;
creadores de contenidos. Posteriormente, se realiza otro análisis utilizando una base de&#xd;
datos relacionada con la salud mental en redes sociales, donde nuevamente se trabaja con&#xd;
texto como variable independiente. Se realiza el procesamiento adecuado del lenguaje&#xd;
natural para aplicar los distintos modelos predictivos y confrontar los resultados&#xd;
obtenidos.</dc:description>
<dc:description>This Final Degree Project has as its main objective the implementation of models based&#xd;
on machine learning applied in various scenarios, seeking optimal performance of all&#xd;
metrics for all analysis contexts.&#xd;
First, classification and regression models are explored to predict wine quality from its&#xd;
chemical parameters.&#xd;
In a second block, natural language processing based on machine learning is addressed to&#xd;
classify the emotional response, that is, emotions and polarities in social network&#xd;
contexts. First, a database related to video games on Twitch is used and classification&#xd;
techniques are applied to analyze and categorize the emotions and polarities present in&#xd;
the channels of content creators. Subsequently, another analysis is carried out using a&#xd;
database related to mental health in social networks, where again text is used as an&#xd;
independent variable. Appropriate natural language processing is performed to apply the&#xd;
different predictive models and compare the results obtained.</dc:description>
<dc:description>Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática</dc:description>
<dc:description>Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicación</dc:description>
<dc:date>2024-11-08T08:09:43Z</dc:date>
<dc:date>2024-11-08T08:09:43Z</dc:date>
<dc:date>2023</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71281</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
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<europeana:dataProvider>UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid</europeana:dataProvider>
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