Algoritmos de aprendizaje automatizado para el meta compresor de datos Blosc
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Títol
Algoritmos de aprendizaje automatizado para el meta compresor de datos BloscAutoria
Tutor/Supervisor; Universitat.Departament
Simó Vidal, Amelia; Universitat Jaume I. Departament de MatemàtiquesData de publicació
2017-05-08Editor
Universitat Jaume IResum
Este documento recopila los detalles y procedimientos más importantes del Proyecto de Final
de Grado realizado a partir de la Estancia en Prácticas en la empresa de Francesc Alted. El
principal objetivo fue el ... [+]
Este documento recopila los detalles y procedimientos más importantes del Proyecto de Final
de Grado realizado a partir de la Estancia en Prácticas en la empresa de Francesc Alted. El
principal objetivo fue el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automatizado para el compresor
de datos Blosc.
Actualmente, el compresor Blosc dispone de tantas opciones a configurar para el usuario que
resulta difícil conseguir la óptima para cada caso de uso y además requiere tener conocimientos
sobre el mismo para utilizarlo de forma eficaz. Con el objetivo de reducir la complejidad de uso,
durante la estancia en prácticas se desarrollaron algoritmos de clasificación supervisada para
que escogieran las opciones óptimas por el usuario, según el resultado que éste quisiera obtener.
Además de los procedimientos seguidos en el desarrollo de estos algoritmos, también se
detallan los fundamentos teóricos en los que se basan y se realiza una comparativa entre los
mismos en cuanto a precisión y rendimiento. Las técnicas de clasificación supervisada que se
han utilizado son: análisis discriminante, regresión multinomial, máquinas de vector soporte,
vecinos más próximos y bosques aleatorios. [-]
Paraules clau / Matèries
Descripció
Treball Final de Grau en Matemàtica Computacional. Codi: MT1030. Curs: 2016/2017
Tipus de document
info:eu-repo/semantics/bachelorThesisDrets d'accés
info:eu-repo/semantics/openAccess
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