Examinando por Autor "Caballero, Hector Alexis"
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- ÍtemComparación de algoritmos de Machine Learning para aplicaciones ambientales(Universidad Nacional Arturo Jauretche, 2022) Caballero, Hector AlexisEl 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. -