Prácticas Profesionales Supervisadas

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Comparación de algoritmos de Machine Learning para aplicaciones ambientales
(Universidad Nacional Arturo Jauretche, 2022) Caballero, Hector Alexis
El presente informe es un trabajo de investigación enfocado en las bases de Machine Learning y su aplicación para resolver dos ejercicios de predicción. El primero consiste en calcular cuánto cobrará una aseguradora basado en los datos personales del individuo; el segundo consiste en clasificar un celular en un rango de precio dependiendo de sus especificaciones técnicas. Los algoritmos utilizados para la resolución de la tarea pertenecen a tres tipos de modelos: de Regresión, de Clasificación y de Redes Neuronales Artificiales. En total se utilizaron un total de cinco tipos de algoritmos: Regresión lineal múltiple, K-NN, Árbol de decisión, Bosques aleatorios, y Redes Neuronales Artificiales. Además, se demostró cómo analizar y preprocesar los datos para aumentar significativamente el rendimiento de los algoritmos. El resultado de la investigación retornó en todos los modelos un porcentaje de éxito que oscila entre el 79% y 96%. El informe tiene como principal función actuar como guía e introducción para los estudiantes e interesados en adentrarse al mundo de Machine Learning, tanto de manera teórica como práctica utilizando casos del mundo real. -