Fecha de alta en el repositorio: 2022-11-16
Resumen: Las relaciones interpersonales están cambiando cada vez más con el auge de las redes sociales y la tecnología móvil. Al comunicarse tantísimo mediante mensajes de texto, resulta sencillo recopilar una cantidad grande de datos para analizarlos con fines científicos, políticos, lingüísticos, etcétera. En este proyecto, he documentado el funcionamiento de la ciencia de datos al tratar de predecir el género de los autores de ciertos mensajes de texto mediante algoritmos de aprendizaje supervisado. Primero, he estudiado y comprendido la teoría detrás de los algoritmos utilizados. Después, he aprendido cómo implementarlos con la librería Scikit-learn. Finalmente, he ejecutado las pruebas para obtener las predicciones y sus precisiones. Los resultados han sido más que satisfactorios. Les relacions interpersonals estan canviant cada cop més amb l'auge de les xarxes socials i la tecnologia mòbil. En comunicar-se tantíssim mitjançant missatges de text, és senzill recopilar una quantitat gran de dades per analitzar-les amb finalitats científiques, polítiques, lingüístiques, etcètera. En aquest projecte, he documentat el funcionament de la ciència de dades en tractar de predir el gènere dels autors de certs missatges de text mitjançant algorismes d'aprenentatge supervisat. Primer, he estudiat i comprès la teoria darrere dels algorismes utilitzats. Després he après com implementar-los amb la llibreria Scikit-learn. Finalment he executat les proves per obtenir les prediccions i les seves precisions. Els resultats han estat més que satisfactoris.
Materia: Intel·ligència artificial
Idioma: spa
Áreas temáticas: Enginyeria informàtica Computer engineering Ingeniería informática
Departamento: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Estudiante: Murillo Lort, Aarón
Curso académico: 2020-2021
Título en diferentes idiomas: Predicció de gènere en missatges de text mitjançant aprenentatge supervisat Gender prediction in text messages using supervised learning Predicción de género en mensajes de texto mediante aprendizaje supervisado
Fecha de la defensa del treball: 2021-06-21
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess
Palabras clave: Intel·ligència artificial, Machine Learning Artificial Intelligence, Machine Learning Inteligencia artificial, Machine Learning
Confidencialidad: No
Título en la lengua original: Predicción de género en mensajes de texto mediante aprendizaje supervisado
Director del proyecto: Moreno Ribas, Antonio
Enseñanza(s): Enginyeria Informàtica
Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Repositori URV