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Professor Advisordc.contributor.advisorBravo Márquez, Felipe
Authordc.contributor.authorValdivia Saldías, Millaray Valentina
Associate professordc.contributor.otherSipirán Mendoza, Iván
Associate professordc.contributor.otherLeiva Valdebenito, Sergio
Admission datedc.date.accessioned2024-07-22T19:30:59Z
Available datedc.date.available2024-07-22T19:30:59Z
Publication datedc.date.issued2024
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/199670
Abstractdc.description.abstractHoy en d´ıa la Inteligencia Artificial se ha hecho presente en industrias muy variadas, por lo que distintos profesionales, dentro y fuera del ´area de ciencia de datos se est´an interesando en utilizar modelos de aprendizaje de m´aquinas para hacer uso sus beneficios. En este contexto nace la idea de DashAI, un software de c´odigo abierto que busca democratizar el acceso al Machine Learning, eliminando las barreras de entrada para aquellos sin conocimientos de programaci´on e Inteligencia Artificial. DashAI es un proyecto en continuo desarrollo, cuyo equipo est´a conformado por memoristas, estudiantes e ingenieros, y que en su situaci´on actual presenta limitaciones relacionadas al uso y conocimiento de los datos utilizados. Para poder subir un nuevo conjunto de datos el usuario debe elegir previamente que tarea quiere realizar con estos en los experimentos, esto sin la posibilidad de explorar qu´e tipo de datos contiene el archivo subido. En Machine Learning se hace indispensable la exploraci´on y preparaci´on de los conjuntos de datos que se utilizar´an en el entrenamiento de los modelos, por lo que se hace vital eliminar las limitaciones que impiden que el usuario pueda conocer y utilizar su conjunto de datos para distintos experimentos. Esta memoria contempla eliminar los componentes que enlazan cada conjunto de datos a una tarea y entregar al usuario nuevas funcionalidades que le permitan visualizar el contenido de ellos, as´ı poder aprovechar los datos que se tienen en mayor medida y entregar una experiencia m´as completa y cercana a un proyecto de Machine Learning. Para concluir, el desacoplamiento de componentes se realiz´o con ´exito durante la implementaci´on de la soluci´on, permitiendo subir conjuntos de datos y crear nuevos experimentos con mayor posibilidades de configuraci´on, pero se establece que a´un se deben implementar nuevos m´odulos que sirvan para preparar y preprocesar los datos dentro del software DashAI y que le aportar´ıan mayor valor a los usuarios de este.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleDesacoplamiento de datos y experimentos en el software DashAIes_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorchbes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ciencias de la Computaciónes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil en Computaciónes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoLicenciadoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniera Civil en Computaciónes_ES


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