
handle: 2117/175877 , 2445/142721
(cat) Aquest treball parteix de la recerca bibliogràfica sobre la intel·ligència artificial, l’aprenentatge automàtic i l’aprenentatge profund. Per començar, en la introducció es troba síntesi de la informació consultada així com la definició i interpretació de la intel·ligència artificial, entre d’altres. En segon lloc, s’avalua la metodologia utilitzada, Seguidament, es treballen els conceptes teòrics que giren al voltant de l’aprenentatge automàtic i a continuació es desenvolupa la part pràctica del treball. En aquesta secció es troben diferents aplicacions d’aprenentatge automàtic sobre diferents camps, realitzant una breu descripció del tema, avaluant el codi aplicat i comentant els resultats. Per acabar, s’inclouen les conclusions del treball i la recerca bibliogràfica.
(eng) This work is based on bibliographic research on artificial intelligence, automatic learning and deep learning. To begin with, in the introduction there is a synthesis of the information consulted as well as the definition and interpretation of artificial intelligence, among others. Secondly, the methodology used is evaluated. Afterwards, the theoretical concepts that revolve around automatic learning are worked on and then the practical part of the work is developed. In this section you will find different automatic learning applications on different fields, making a brief description of the subject, evaluating the applied code and commenting on the results. Finally, the conclusions of the work and the bibliographic research are included.
Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2019-2019, Tutors: Esteban Vegas; Ferran Reverter
Funció de pèrdua, Optimitzadors, Artificial intelligence, Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística, Entrenament, Intel·ligència artificial, Statistics, Bachelor's theses, Backpropagation, 97R40 - Artificial intelligence, Estadística, Treballs de fi de grau, Machine learning, Aprenentatge automàtic, Pesos, Capa neuronal artificial, Aprenentatge profund, Keras
Funció de pèrdua, Optimitzadors, Artificial intelligence, Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística, Entrenament, Intel·ligència artificial, Statistics, Bachelor's theses, Backpropagation, 97R40 - Artificial intelligence, Estadística, Treballs de fi de grau, Machine learning, Aprenentatge automàtic, Pesos, Capa neuronal artificial, Aprenentatge profund, Keras
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
