Rodríguez Villar, Izaskun2022-11-072022-11-072022https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/44289En este trabajo se va a estudiar la aplicabilidad de distintos modelos de redes neuronales artificiales a la clasificación de datos tabulares. Recientemente, la transformación de problemas de “machine learning” entre dominios, con el fin de poder aplicar arquitecturas muy potentes, han ofrecido resultados muy prometedores [1][2]. Nuestro objetivo en este trabajo es comparar el rendimiento en modelos distintos: así como perceptrones multicapa (MLP) y redes convolucionales (CNN), combinando todos ellos con técnicas de ingeniería de características (“Feature engineering”) y la búsqueda de hiperparémetros para abordar el problema de clasificación de datos tabulares.application/pdfspaDatos tabularesRedes Neuronales ConvencionalesPerceptrón Multicapa.info:eu-repo/semantics/masterThesis2022-11-04info:eu-repo/semantics/openAccess