Implementación de algoritmos predictivos con Deep Learning a través del uso de la librería Keras
Resumen:Debido al crecimiento en popularidad del Deep Learning en el ambiente científico en estos años dentro del campo de algoritmos predictivos y en vista de la necesidad de conocer cómo mejorar la experiencia de los estudiantes que cursan un MOOC, este trabajo de fin de titulación busca determina...
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2019
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Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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| description | Resumen:Debido al crecimiento en popularidad del Deep Learning en el ambiente científico en estos años dentro del campo de algoritmos predictivos y en vista de la necesidad de conocer cómo mejorar la experiencia de los estudiantes que cursan un MOOC, este trabajo de fin de titulación busca determinar si la librería Keras puede mitigar esta necesidad. Para lograrlo se utiliza un Dataset con un gran número de logs que indican las diferentes actividades que un estudiante desarrolla en el portal Open EdX de la Universidad. Se desarrollaron diferentes modelos de redes neuronales con múltiples configuraciones que después de ajustar permiten predecir con un alto grado de exactitud. Las redes neuronales usan archivos CSV que son entendidos por la maquina enviando de vuelta una predicción que puede ser dirigida al operador en forma de CSV. Los resultados que se obtienen permiten demostrar que el Deep Learning es una gran opción al intentar predecir resultados en un ambiente académico. Para un mejor manejo del proyecto se usa una arquitectura de tres capas y una metodología derivada de la metodología CRISP-DM. |
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