Listar E.T.S. de Ingeniería Agronómica y Biociencias - Nekazaritza Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako E.T. por tema "Machine learning"
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Aplicación del aprendizaje profundo para la predicción de caudal frente a escenarios de inundación del río Arga
La modelización del caudal en cuencas hidrográficas de rápido flujo es un problema altamente complejo en el que los modelos hidrológicos comúnmente utilizados a menudo tienen limitaciones. La existencia de una predicción ... -
Aplicación del estado del arte del aprendizaje profundo en las interfaces cerebro-máquina
Los avances tecnológicos han facilitado la tarea de captar actividad bioeléctrica cerebral mediante dispositivos electrónicos. Las interfaces cerebro-máquina son las encargadas de integrar la actividad captada con ordenadores ... -
Comparativa de técnicas de extracción de características de texto para la detección de Fake News
En la actualidad, la divulgación de noticias falsas es una estrategia de manipulación a la sociedad, que repercute en la visión y opinión que esta se forja respecto a diversos temas. En el ámbito del procesamiento del ... -
Comparing Bayesian statistical modelling with machine learning in spatio-temporal disease mapping
I have decided to embark on a new project to deepen my knowledge of Bayesian inference and space-time modelling. I am particularly interested in exploring the use of the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) ... -
Estudio sobre un sistema de recomendación avanzado: aprendizaje colaborativo de métricas.
Un Sistema de Recomendación es una herramienta tecnológica que permite a los usuarios seleccionar los elementos más adecuados entre una amplia variedad de opciones. A través del análisis de patrones y comportamientos, estos ... -
Estudio y comparación de algoritmos de aprendizaje incremental de clases
(2022) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako LanaEl aprendizaje continuo, en aprendizaje automático, es la habilidad del modelo de aprender nuevas tareas, clases y/o nuevas distribuciones de los datos sin olvidar los conceptos aprendidos anteriormente. Debido a la ...