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

Soliani, ValeriaLentini, Alejandro Daniel2021-09-142021-09-142021-11http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/3674"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."esCALIDAD DE DATOSPROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURALAPRENDIZAJE AUTOMATICOCalidad de datos y aprendizaje automático: detección de errores semánticos en datos estructurados con esquema desconocidoTrabajo final de especialización