dc.contributor.advisor | Peñagarikano Badiola, Mikel ![ORCID](/themes/Mirage2//images/orcid_16x16.png) | |
dc.contributor.author | Navarlaz Muguruza, Paul | |
dc.contributor.other | F. CIENCIA Y TECNOLOGIA | |
dc.contributor.other | ZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F. | |
dc.date.accessioned | 2020-01-16T16:31:00Z | |
dc.date.available | 2020-01-16T16:31:00Z | |
dc.date.issued | 2020-01-16 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10810/38502 | |
dc.description.abstract | [EUS] Testuen klasifikazioa testu jakin bat aurretik definituriko multzo finitu batean sailkatzeko zeregina da. Honek dokumentuen generoen identifikazioan, spam filtroetan... aplikazioak izanez. Lan honen helburua testuen klasifikazio prozesuan erabil daitezkeen hainbat teknika aztertu eta alderatzea da. Honetarako hitzen agerpen maiztasuna, Universal Background Model (UBM) erregresio logistikoa eta sare neuronalak erabili dira. | es_ES |
dc.language.iso | eus | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ | |
dc.subject | deep learning | es_ES |
dc.subject | universal background model | es_ES |
dc.subject | autore klasifikazio | es_ES |
dc.subject | erregresio logistiko | es_ES |
dc.subject | sare neuronal | es_ES |
dc.subject | red neuronal | |
dc.subject | aprendizaje profundo | |
dc.subject | clasificación de autor | |
dc.subject | regresión logística | |
dc.title | Deep Learning-eko metodologia eta tresnak Data Science-an | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.date.updated | 2019-06-21T11:38:40Z | |
dc.language.rfc3066 | es | |
dc.rights.holder | Atribución (cc by) | |
dc.identifier.gaurregister | 97251-776131-09 | |
dc.identifier.gaurassign | 80811-776131 | |