Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/98706
Título : Desarrollo de una GUI para el analisis y modelizacion de problemas de clasificacion
Autoría: Hernández Ballesteros, Susana
Tutor: Adsuar Gómez, Antonio Jesús
Resumen : El problema de clasificación de machine learning en general es uno de los problemas mas comunes del mundo de la investigación y en concreto en el ámbito de la bioinformática. Ser capaces de determinar la clase de un conjunto de inputs biológicos dentro de un grupo de opciones desempeña un importante papel. Sin embargo, para realizar estos análisis se requiere que el usuario posea un cierto conocimiento de programación y conocimientos sobre los distintos modelos disponibles. Este trabajo pretende crear una aplicación web que permita a usuarios que no dispongan de los conocimientos suficientes de programación, realizar un pipeline completo de análisis de datos con modelos de machine learning con objetivo de clasificación. Para ello, se desarrolla un pipeline en el lenguaje de programación R que marcara¿ la ruta a seguir para el análisis y, posteriormente, se implementara¿ este pipeline en una herramienta web creada mediante la herramienta Shiny. Para comprobar la correcta funcionalidad tanto del pipeline como de la aplicación web, se descargan han utilizado dataset con target binario y multiclase que contengan los datos en uno o dos ficheros, en formato CSV con distintos separadores con variables tanto categóricas como numéricas que permitan realizar el análisis utilizando para ello distintos parámetros. La herramienta permite cargar los datos, describirlos, separarlos y modelizarlos para determinar que modelo de clasificación es el más adecuado para aplicar a cada conjunto de datos.
Palabras clave : machine learning
clasificacion
Shiny
aprendizaje automático
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 4-jun-2019
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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