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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/23604
Título : | Implementación de algoritmos de clasificación con Deep Learning a través del uso de la librería TensorFlow |
Autor : | Cabrera Loayza, María del Carmen Vivanco Castro, Juan Sebastián |
Palabras clave : | Ecuador. Tesis digital. |
Fecha de publicación : | 2018 |
Citación : | Vivanco Castro, J. S. Cabrera Loayza, M. D. C. (2018) Implementación de algoritmos de clasificación con Deep Learning a través del uso de la librería TensorFlow [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/23604 |
Resumen : | Abstract:In this work we performed tests with algorithms using the Deep Learning Neural Networks method with the TensorFlow library on a data set of 6 million logs of actions executed by students in the OpenCampus platform based on OpenEdx of the University, the data debugging was performed with the Pandas library for the need of the algorithm to treat data manually to be semi-supervised, for tests the evaluation of the algorithm with the Neuronal Network Convolucional was executed with 1 million logs. Two classifications were examined, one by type of event in relation to the student and course, the other by the approval status of the students for each course. The analyzed data suggest that the greatest number of students have difficulties in passing the courses. The methodology used was adapted from KDD s original methodology to take advantage of its use with Deep Learning. |
Descripción : | Resumen:En este trabajo se realizó pruebas con algoritmos utilizando el método de Redes Neuronales de Deep Learning con la librería TensorFlow sobre un conjunto de datos de 6 millones de logs de acciones ejecutadas por estudiantes en la plataforma OpenCampus basada en OpenEdx de la Universidad, la depuración de datos fue realizadacon la librería Pandas por la necesidad del algoritmo de tratar los datos de manera manual al ser semi-supervisado, para las pruebas la evaluación del algoritmo con la Red Neuronal Convolucional fue ejecutado con 1 millón de logs. Se examinó dos clasificaciones una por tipo de evento en relación al estudiante y curso, otra por el estado de aprobación de los estudiantes por cada curso. Los datos analizados sugieren que la mayor cantidad de los estudiantes presentan dificultades al aprobar los cursos. La metodología utilizada fue adaptada de la metodología original de KDD para aprovechar su uso con Deep Learning. |
URI : | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=120482.TITN. |
Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación |
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