000098098 001__ 98098 000098098 005__ 20210118122903.0 000098098 037__ $$aTAZ-TFG-2020-2274 000098098 041__ $$aeng 000098098 1001_ $$aRoncal Salcedo, María 000098098 24200 $$aDocument classification using Machine Learning techniques 000098098 24500 $$aClasificación de documentos usando técnicas de aprendizaje automático 000098098 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2020 000098098 500__ $$aCon la colaboración de la empresa Everis 000098098 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000098098 520__ $$aComo consecuencia de la gran expansión de textos en formato digital, la tarea de clasificación de documentos se ha convertido en un área de investigación fundamental. En este proyecto nos centramos en la tarea de clasificar automáticamente los textos en función del tema del que traten (cristianismo, motos, hardware, etc). El objetivo del mismo es realizar un estudio detallado de 3 de los algoritmos más usados en Machine Learning para realizar clasificación automática de documentos y analizar cuál proporciona mejores resultados.<br /><br /> 000098098 521__ $$aGraduado en Matemáticas 000098098 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000098098 700__ $$aMenta Garuz, Antonio$$edir. 000098098 700__ $$aLópez Ruíz, Ricardo$$edir. 000098098 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cCC. de la Computación e Inteligencia Artificial 000098098 8560_ $$f718671@unizar.es 000098098 8564_ $$s1698454$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/98098/files/TAZ-TFG-2020-2274.pdf$$yMemoria (eng) 000098098 8564_ $$s1698454$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/98098/files/TAZ-TFG-2020-2274_ANE.pdf$$yAnexos (eng) 000098098 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:98098$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000098098 950__ $$a 000098098 951__ $$adeposita:2021-01-18 000098098 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000098098 999__ $$a20200626135448.CREATION_DATE