Aplicación web interactiva para el análisis de datos multivariantes mediante técnicas de aprendizaje automático.

Abstract

[ES]Este trabajo define y describe algunas de las principales técnicas y algoritmos de Aprendizaje Automático para después, aplicarlos en una aplicación web interactiva. En primer lugar, realizaremos una revisión bibliográfica de estas técnicas, entre las que se encuentran la reducción de la dimensionalidad, el clustering, la regresión y la clasificación. En esta parte teórica, para cada técnica, describiremos detalladamente el funcionamiento de uno o varios algoritmos y especificaremos las métricas o métodos necesarios para su evaluación. Posteriormente, mediante el lenguaje de programación Python y la librería Streamlit, especializada en el desarrollo de aplicaciones web, crearemos una página interactiva en la que podremos aplicar y evaluar las distintas técnicas estudiadas, ya sea con un conjunto de datos de prueba, incluido en la propia aplicación, o con conjuntos de datos propios. El objetivo principal de este trabajo es que, tras su revisión, cualquier persona sea capaz de comprender y poner en práctica los principales algoritmos de aprendizaje automático a través de una interfaz atractiva sin necesidad de programar.

[EN]This project defines and describes some of the main Machine Learning techniques and algorithms to subsequently engage them in an interactive web application. In the first place, we will carry out a bibliographical revision of the aforementioned techniques, among which we may find the reduction of dimensionality, clustering, regression and classification. In this theoretical part, we will describe in detail for each technique the functioning of one or more algorithms and we will specify the metrics or methods needed for their evaluation. Afterwards, through Python programming language and the Streamlit library, specialised in the development of web applications, we will create an interactive webpage where we will be able to apply and evaluate the different techniques we have studied, be it with an ensemble of test data included in the application, or with a collection of our own data. The main objective of this project is, after its revision, for any person to be able to understand and put into practice the main machine learning algorithms through an active interface without needing to program.