Figueroa, AlejandroRuete Zúñiga, DavidContreras Mesa, Miguel ÁngelLlanos Sánchez, CésarVásquez Cariaga, ErwinFacultad de Ingeniería2023-05-292023-05-292021https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/50064Tesis (Magíster en Gestión de Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones)En esta tesis, hemos establecido una secuencia efectiva de aprendizaje a través de un modelo sistemático de búsqueda de construcción de datos mediante la plataforma de Yahoo! Answers en el contexto de predicción de género y edad. Para obtener esta secuencia, se segmentaron los datos de entrenamiento según el género y año de nacimiento de cada usuario en lotes. Para seleccionar el mejor lote se implementó un algoritmo greedy considerando el mayor valor de la métrica macropromedio. Como resultado se obtuvo un curriculum o secuencia efectiva de aprendizaje, la cual fue verificada mediante el entrenamiento de un modelo de Bayes. Para comprobar el curriculum de aprendizaje se realizaron 2 experimentos, en el primer experimento se entrenó el modelo sin el curriculum, es decir, con todos los datos de los usuarios (329.025) ejemplos y en el segundo experimento se entrenó el modelo con el curriculum (11.176 ejemplos). El resultado final fue que ambos modelos tuvieron el mismo rendimiento de predicción, sin embargo, en el segundo experimento se necesitaron menos datos, por lo que su entrenamiento fue más rápido y eficiente, comprobando de esta manera la efectividad del curriculum.In this thesis, we have established an effective learning sequence through a systematic search model of data construction using the Yahoo! Answers in the prediction context of gender and age. To obtain this sequence, the training data was segmented according to the gender and year of birth of each user in batches. To select the best batch, a greedy algorithm was implemented considering the highest value of the macro-average metric. As a result, an effective learning sequence or curriculum was obtained, which was verified by training a Bayes model. To check the learning curriculum, 2 experiments were carried out, in the first experiment the model was trained without the curriculum, that is, with all the data of the users (329.025 examples) and in the second experiment the model was trained with the curriculum 11.176 examples). The final result was that both models had the same prediction performance, however, in the second experiment less data was needed, so their training was faster and more efficient, thus checking the effectiveness of the curriculum.esSitios WebEvaluaciónAprendizaje de MáquinaModelo PredictivoTesis