2026-08-26T07:35:37Zhttps://gredos.usal.es/oai/requestoai:gredos.usal.es:10366/1572512025-04-30T21:58:05Zcom_10366_4829com_10366_4843col_10366_140208
Marcos Díaz, Juan
2024-04-10T09:29:25Z
2024-04-10T09:29:25Z
2023-07
http://hdl.handle.net/10366/157251
[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.
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aprendizaje Automático
Aplicación web
Machine Learning
Web application
Python
Streamlit
Aplicación web interactiva para el análisis de datos multivariantes mediante técnicas de aprendizaje automático.
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis