Implementación y análisis de métricas para la evaluación de resultados de algoritmos de aprendizaje automático

Jaramillo Carrión, Fulvio Fernando

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Valdiviezo Díaz, Priscila Marisela	es_ES
dc.contributor.author	Jaramillo Carrión, Fulvio Fernando	es_ES
dc.date.accessioned	2017-09-28T19:53:15Z	-
dc.date.available	2017-09-28T19:53:15Z	-
dc.date.issued	2017	es_ES
dc.identifier.citation	Jaramillo Carrión, F. F. Valdiviezo Díaz, P. M. (2017) Implementación y análisis de métricas para la evaluación de resultados de algoritmos de aprendizaje automático [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/20728	es_ES
dc.identifier.other	Cobarc: 1271810	es_ES
dc.identifier.uri	https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=101983.TITN.	es_ES
dc.description	Resumen: El presente trabajo de fin de titulación presenta la investigación sobre el análisis y la implementación de métricas para la evaluación de resultados obtenidos con técnicas de aprendizaje automático. Para esto se analizaron métricas como: Precisión, Recall, F-Measure, Novedad, Confiabilidad y Mae. Posteriormente se procedió a implementar las métricas Precisión, Recall, F-Measure y Mae en el lenguaje de programación Python, utilizando el Framework de Django. Para el análisis de los resultados se utilizó un sistema recomendador basado en Filtrado Colaborativo usando un algoritmo de k-vecinos cercanos. Finalmente se desarrolló una página Web, que permita ingresar los resultados de algún sistema recomendador y poder visualizar los valores de las métricas en graficas estadísticas.	es_ES
dc.description.abstract	Abstract: This work order degree presents research on the analysis and implementation of Metrics for the evaluation of results obtained with automatic learning techniques. For this we will analyze Metrics such as: Precision, Recall, F-Measure, Novelty, Reliability and Mae. Subsequently the metrics Precision, Recall, F-Measure and Mae were implemented in the Python programming language, using the Django Framework. For the analysis of the results we used a referential system based on Collaborative Filtering using an algorithm of k-nearest neighbor. Finally, a Web page was developed, which allows to enter the results of some system of recommendation and to be able to visualize the values of the Metrics in statistical graphs.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Ecuador.	es_ES
dc.subject	Tesis digital.	es_ES
dc.title	Implementación y análisis de métricas para la evaluación de resultados de algoritmos de aprendizaje automático	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Aparece en las colecciones:	Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación

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