RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Exploración y evaluación de técnicas de deep learning con grafos
A1 Pitti de Armas, Sergio
A2 Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos Por la Ull
K1 Machine Learning, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales basadas en
Grafos, GNN, Análisis de Datos
K1 Machine Learning, Artificial Intelligence, Graph Neural Networks, GNN, Data
Analysis.
AB Los grafos son una herramienta esencial para representar, explorar, predecir y explicarfenómenos del mundo real y digital. Con el creciente volumen y complejidad de los datos,cada vez es más importante tener la capacidad de manejar grandes grafos (Big Graphs)de manera efectiva. En este proyecto, se abordará la aplicación de los grafos en el campode la Inteligencia Artificial (IA), específicamente en áreas como Data Science (DS),Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL). El objetivo principal de este proyecto esllevar a cabo pruebas de concepto (Proof of Concept, PoC) para explorar el potencial delos grafos en la IA y proporcionar una base teórica sólida para futuras investigaciones enel campo.Los grafos tienen una larga historia en la teoría de grafos y matemáticas, y en los últimosaños han encontrado una amplia aplicación en la ciencia de datos y la inteligencia artificial.En particular, los grafos son utilizados en el análisis de redes sociales, la recomendaciónde productos y servicios, la optimización de rutas y la detección de anomalías.En el campo del Machine Learning, los grafos son utilizados para la representación ymodelado de datos estructurados, como los datos de redes sociales, los datos biológicosy los datos de sistemas de recomendación. Además, los algoritmos de grafos se utilizanen la detección de comunidades, la clasificación y la predicción de enlaces.En el campo del Deep Learning, los grafos son utilizados en redes neuronales que puedenaprender a representar y modelar datos de grafo, como los datos de redes sociales y losdatos biológicos. Estos modelos de grafos han demostrado ser efectivos en la predicciónde enlaces, la clasificación de nodos y la detección de anomalías.Es por todo ello que los grafos son una herramienta valiosa en la inteligencia artificial y laciencia de datos, y su aplicación continúa evolucionando y expandiéndose en muchoscampos. Este proyecto se centrará en explorar la aplicación de los grafos en el DataScience, Machine Learning y Deep Learning a través de un PoC.
YR 2024
FD 2024
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/36485
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/36485
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 16-jul-2024