Grado en Ingeniería Informática (E.P.S. Jaén)
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Examinando Grado en Ingeniería Informática (E.P.S. Jaén) por Materia "1203.15"
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Ítem Algoritmos evolutivos de minería de datos descriptiva para flujos continuos de datos(Jaén: Universidad de Jaén, 2019-09-06) García Vico, Ángel Miguel; Carmona del Jesús, Cristobal José; González García, Pedro; Universidad de Jaén. InformáticaEn este trabajo se presenta un enfoque para la extracción de patrones emergentes en flujos de datos. Procesa las instancias por bloques siguiendo un enfoque de reentrenamiento. El algoritmo de aprendizaje es un sistema evolutivo difuso en el que se emplean conocimientos previos para adaptarse al cambio de concepto. Se ha realizado un amplio estudio experimental para demostrar tanto la idoneidad del enfoque en la lucha contra el concepto como la calidad de los conocimientos extraídos. Finalmente, la propuesta se aplica a un estudio real relacionado con la determinación continua de los perfiles de los clientes de taxis de la ciudad de Nueva York en función de su tarifa, con el fin de mostrar su potencial.Ítem Aprendizaje federado en una arquitectura con Raspberry(Jaén: Universidad de Jaén, 2020-09-10) Martinez Atienza, Raúl; Carmona del Jesús, Cristóbal José; García Vico, Ángel Miguel; Universidad de Jaén. InformáticaEl trabajo fin de grado trata sobre desarrollar y probar un algoritmo de aprendizaje federado basado en FEPDS en una arquitectura con Raspberry Pi. Implementando para ello tres métodos de fusión: Token Competition Sesgado, reglas repetidas y Odds Ratio.Ítem Desarrollo de un software R para descubrimiento de subgrupos(Jaén: Universidad de Jaén, 2023-02-24) Crespo Rayo, Rubén; Carmona Del Jesús, Cristobal Jesús; Universidad de Jaén. InformáticaEl descubrimiento de subgrupos es una técnica de minería de datos supervisada descriptiva cuyo objetivo consiste en la extraccción de patrones que describan características interesantes respecto a una variable de interés para el experto. Dentro del ámbito de la ciencia de datos, uno de los softwares más utilizados es R, un software estadístico cuyas capacidades se pueden ampliar fácilmente mediante el empleo de paquetes software desarrollados por la comunidad. Sin embargo, a pesar de su popularidad, este software carece de un paquete lo suficientemente eficiente que contenga los principales algoritmos de descubrimiento de subgrupos desarrollados actualmente. Por tanto, el objetivo principal de este proyecto consiste en la creación de este paquete software que será de gran utilidad para los expertos.Ítem Desarrollo de modelos supervisados para regresión(Jaén: Universidad de Jaén, 2024-09-20) Cámara Rico, Rubén; Carmona Del Jesús, Cristobal José; Universidad de Jaén. InformáticaEl uso de Ciencia de Datos mediante técnicas de Inteligencia Artificial permite extraer conocimiento de forma automática en contextos de datos masivos reduciendo costos, en tiempo y recursos, e incrementando el nivel de conocimiento. Sin embargo, a día de hoy es difícil encontrar técnicas y modelos que sean capaces de describir los fenómenos que subyace bajo los datos en entornos de aprendizaje supervisado en problemas de regresión, es decir, cuando el resultado de aplicar una técnica de aprendizaje automático es un número (no una clase) dentro de un conjunto finito de resultados. Este Trabajo Fin de Grado se centra en el diseño e implementación de modelos descriptivos para regresión, en concreto, en el desarrollo de modelos difusos evolutivos que nos permitan describir este tipo de problemas, y su aplicación a problemas reales.Ítem Desarrollo de un Framework para visualizar el conocimiento de modelos descriptivos supervisados(2023-10-13) Padilla Rascón, María Asunción; Carmona Del Jesús, Cristobal José; Universidad de Jaén. InformáticaEl trabajo realizado consistió en una aplicación de escritorio que permite la visualización gráfica y tabular de los resultados obtenidos en la ejecución de un algoritmo SDRD. La aplicación permite al usuario importar el fichero de datos deseado y el fichero de reglas a evaluar, el sistema evaluará las reglas y mostrará gráficamente al usuario la evaluación global de las reglas y la evaluación individual de cada regla. La aplicación también permite al usuario exportar la información mostrada en pantalla.Ítem Desarrollo de una aplicación de métodos metaheurísticos constructivos(Jaén: Universidad de Jaén, 2024-07-11) Valdivia Alcalá, Diego Ismael; García Vico, Ángel Miguel; Carmona del Jesús, Cristóbal José; Universidad de Jaén. InformáticaEste Trabajo de Fin de Grado (TFG) consiste en el desarrollo de un prototipo de aplicación software que integra metaheurísticas basadas en interacción social y algún algoritmo clásico para abordar el Problema del Viajante de Comercio (TSP). El prototipo puede ejecutarse tanto de forma interactiva desde la interfaz de usuario como desde la línea de comandos, permitiendo, en este último caso, la ejecución concurrente de varios algoritmos simultáneamente. Además, es multiplataforma y se caracteriza por ser modular en cuanto a la posibilidad de añadir nuevos algoritmos. El sistema se ha evaluado utilizando conjuntos de datos de diferentes tamaños con el fin de determinar qué algoritmo de los implementados proporciona mejores soluciones y presenta una mayor eficiencia para este tipo de problemas. El trabajo cumple con todas las expectativas previstas.Ítem Desarrollo de una librería de algoritmos de extracción de reglas descriptivas en r y de la interfaz de usuario asociada(Jaén: Universidad de Jaén, 2015-07-03) García Vico, Ángel Miguel; Del Jesús Díaz, María José ; Charte Ojeda, Francisco; Universidad de Jaén. InformáticaEn este TFG se ha realizado un paquete para R, el cual contiene tres algoritmos de descubrimiento de subgrupos, que es una de las técnicas de la minería de datos que se encuentran a medio camino entre la clasificación y la descripción. Asimismo, se ha realizado también una interfaz web simple para una mejor generalización de su uso.Ítem Implementación de modelos de Data Science(Jaén: Universidad de Jaén, 2016-09-14) Rodrigo-Ginés, Francisco-Javier; Rivera-Rivas, Antonio; Pérez-Godoy, María-Dolores; Universidad de Jaén. Informática[ES] Éste proyecto es un trabajo de investigación en el que se ha estudiado el problema de Big Data y se han implementado diversas técnicas de Data Science. Para ello se ha utilizado el entorno de programación Apache Spark junto a la biblioteca de minería de datos MLlib. Los algoritmos implementados han sido de clasificación multiclase y de clasificación multietiqueta, con especial atención a ésta última. Por último se han realizado distintas experimentaciones en un clúster.Ítem Implementación de modelos para "Data Science"(Jaén: Universidad de Jaén, 2016-10-31) Díaz Valenzuela, Ramón; Rivera Rivas, Antonio Jesús; Pulgar Rubio, Francisco Javier; Universidad de Jaén. InformáticaEstudio de diversos modelos de aprendizaje automático y minería de datos implementados sobre un paradigma de programación MapReduce ó Spark que permita obtener un buen rendimiento mediante el uso de recursos computacionales estándar, es decir, tomando ventaja de estos nuevos modelos paralelos que pueden ser ejecutados en equipos con escalabilidad horizontal.