000087441 001__ 87441 000087441 005__ 20200120113926.0 000087441 037__ $$aTAZ-TFG-2019-2644 000087441 041__ $$aspa 000087441 1001_ $$aBaigorri Martínez, Raúl 000087441 24200 $$aDeep Learning vs. Statistical Mechanics for risk prevention analysis 000087441 24500 $$aDeep Learning vs. Mecánica Estadística en el análisis de prevención de riesgos 000087441 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019 000087441 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000087441 520__ $$aEn este trabajo vamos a comparar la precisión en la estimación del precio del seguro de un coche utilizando dos métodos. Uno basado en la Mecánica Estadística, utilizando el algoritmo de Simulated Anealing, apoyándonos en el Algoritmo de Metrópolis y Mecánica Estadística de Boltzman para la probabilidad de una determinada configuración de nuestro sistema. Otro basado en el Deep Learning, en el cual entrenaremos a nuestro modelo utilizando una red neuronal profunda. Compararemos ambos métodos, veremos sus diferencias y resultados según el número de primas con el que entrenemos.<br /> 000087441 521__ $$aGraduado en Física 000087441 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000087441 700__ $$aTarancón Lafita, Alfonso$$edir. 000087441 700__ $$aÍñiguez Dieste, David$$edir. 000087441 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica Teórica$$cFísica Teórica 000087441 8560_ $$f706420@celes.unizar.es 000087441 8564_ $$s559606$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/87441/files/TAZ-TFG-2019-2644.pdf$$yMemoria (spa) 000087441 8564_ $$s679884$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/87441/files/TAZ-TFG-2019-2644_ANE.pdf$$yAnexos (spa) 000087441 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:87441$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000087441 950__ $$a 000087441 951__ $$adeposita:2020-01-20 000087441 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000087441 999__ $$a20190628113211.CREATION_DATE