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000149499 005__ 20250127135743.0
000149499 037__ $$aTAZ-TFG-2024-3460
000149499 041__ $$aspa
000149499 1001_ $$aSanz Barreras, Rebeca
000149499 24200 $$aEvaluation models in Artificial Intelligence and Machine Learning.
000149499 24500 $$aModelos de evaluación en Inteligencia Artificial y Machine Learning.
000149499 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000149499 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000149499 520__ $$aA la hora de diseñar un modelo de lenguaje de Inteligencia Artificial capaz de proponer respuestas a una pregunta debe tenerse un feedback indicador en su entrenamiento de cuan buena ha sido la respuesta.  Este feedback puede tener su origen en un modelo de Machine Learning entre muchos otros.  El desarrollo de este trabajo se fundamenta en el diseño de un algoritmo capaz de predecir la calidad de una respuesta mediante una puntuación.  Para ello se exploran varias técnicas, tanto de extracción de características como de clasificación de las mismas, con el objetivo último de converger al modelo con mejor rendimiento.<br />Esto tiene una aplicación directa con el proyecto de la spin-off Kampal Data Solutions, el cual engloba una herramienta online generadora de inteligencia colectiva, Kampal Collective Learning.  Esta prevé la implementación de bots, o lo que es lo mismo, modelos de lenguaje generadores de respuestas. Estos simularán usuarios conectados proponiendo buenas ideas a considerar por el resto de individuos.  El rendimiento de estos simuladores será evaluado con el modelo desarrollado en este trabajo.<br /><br />
000149499 521__ $$aGraduado en Física
000149499 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000149499 691__ $$a4
000149499 692__ $$aFomenta el desarrollo de una aplicación generadora de inteligencia colectiva, implementada en ámbitos escolares.
000149499 700__ $$aÍñiguez Dieste, David$$edir.
000149499 700__ $$aRivero García, Alejandro$$edir.
000149499 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b $$c
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