Calidad de datos y aprendizaje automático: detección de errores semánticos en datos estructurados con esquema desconocido

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Calidad de datos y aprendizaje automático: detección de errores semánticos en datos estructurados con esquema desconocido

dc.contributor.advisor	Soliani, Valeria
dc.contributor.author	Lentini, Alejandro Daniel
dc.date.accessioned	2021-09-14T17:30:36Z
dc.date.available	2021-09-14T17:30:36Z
dc.date.issued	2021-11
dc.description.abstract	"El presente trabajo tiene como objetivo general evaluar si técnicas del aprendizaje automático provenientes del área del procesamiento natural del lenguaje pueden tener aplicación práctica en la detección semiautomática de errores semánticos en datos estructurados multivariados con calidad y esquema de datos desconocidos, ofreciendo lineamientos para el desarrollo de herramientas que asistan a los usuarios en estas tareas."	es
dc.description.notes	Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2020	es
dc.identifier.uri	http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3674
dc.language.iso	es	es
dc.subject	CALIDAD DE DATOS	es
dc.subject	PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL	es
dc.subject	APRENDIZAJE AUTOMATICO	es
dc.title	Calidad de datos y aprendizaje automático: detección de errores semánticos en datos estructurados con esquema desconocido	es
dc.type	Trabajo final de especialización	es
dspace.entity.type	Trabajo final de especialización
itba.description.filiation	Fil: Lentini, Alejandro Daniel. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Soliani, Valeria. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.