Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que ha cobrado gran importancia en los últimos años debido a su capacidad para aprender patrones y tomar decisiones en base a datos. En la actualidad, esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde el procesamien...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Barghuthi Barrena, Sara
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2023
País:España
Institución:Universidad del País Vasco
Repositorio:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
OAI Identifier:oai:addi.ehu.eus:10810/62417
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10810/62417
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:machine learning
QoS
QoE
correlación
id ES_c00a9d9fd736bf2d8d3f6807760f18b9
oai_identifier_str oai:addi.ehu.eus:10810/62417
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitariosBarghuthi Barrena, Saramachine learningQoSQoEcorrelaciónEl Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que ha cobrado gran importancia en los últimos años debido a su capacidad para aprender patrones y tomar decisiones en base a datos. En la actualidad, esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de voz hasta la predicción del comportamiento del consumidor y la toma de decisiones empresariales. El objetivo específico del presente trabajo de final de máster es desarrollar un modelo de correlación entre la QoE y la QoS utilizando técnicas de Machine Learning. Para ello, se llevará a cabo un estudio en entornos universitarios de diferentes perfiles, en concreto en la ESI de Bilbao y en la Facultad de Educación de Bilbao. El propósito es determinar si existe una correlación entre la calidad experimentada y la calidad del servicio objetivo en estos entornos mediante el uso de técnicas de Machine Learning, que permitirá desarrollar un modelo preciso y eficiente para este propósito.Machine Learning, adimen artifizialaren adar bat da, azken urteetan oso garrantzitsu bihurtu da, datuen patronak ikasteko eta erabakiak hartzeko gaitasuna dela eta. Gaur egun, teknologia hori aplikazio anitzetan erabiltzen da, irudiak prozesatzeko eta ahotsaren ezagutza lortzeko, bezeroaren jokabidea eta enpresarako erabakiak hartzea barne. TFM honetako helburu espezifikoena Machine Learning teknikak erabiliz QoE eta QoS arteko korrelazio-metodo bat garatzea da. Horretarako, perfila ezberdin duten unibertsitate inguruetan azterketa bat burutuko da, bai eta Bilboko ESI eta Hezkuntza Fakultatean ere. Helburua da erabiltzaileen bizi emandako kalitatea eta objektibo duten zerbitzuaren kalitatea artean korrelazio bat existitzen den edo ez jakitea eta zerbitzuaren kalitatea hobetzeko zein jardun ahal den erabiltzaileen bizi emandako kalitatea hobetzeko. Machine Learning teknikak erabiliz, helburu hau lortzeko eredu zehatza eta eraginkorra garatuko da.Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence that has gained significant importance in recent years due to its ability to learn patterns and make decisions based on data. Currently, this technology is used in a wide variety of applications, from image processing and voice recognition to predicting consumer behavior and making business decisions. The specific objective of this Master’s Thesis is to develop a model for correlating QoE (experienced quality) and QoS (objective service quality) using Machine Learning techniques. To achieve this, a study will be conducted in university environments of different profiles, specifically at the ESI of Bilbao and the Faculty of Education of Bilbao. The purpose is to determine if there is a correlation between the experienced quality and objective service quality in these environments. The use of Machine Learning techniques will allow for the development of an accurate and efficient model for this purpose.Ibarrola Armendáriz, Ana EvaMaster de Ingeniería (Tel902)Ingeniariako Master (Tel902)Master en Ingeniería de telecomunicaciones. Ingeniariako Telekomunikazioa Master2023202320232023info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10810/62417reponame:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigacióninstname:Universidad del País VascoEspañolEspañolinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/Atribución-NoComercial-SinDerivadas (cc by-nc-nd)oai:addi.ehu.eus:10810/624172026-06-18T09:23:17Z
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
title Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
spellingShingle Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
Barghuthi Barrena, Sara
machine learning
QoS
QoE
correlación
title_short Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
title_full Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
title_fullStr Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
title_full_unstemmed Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
title_sort Modelo de correlación QoS/QoE en entornos universitarios
dc.creator.none.fl_str_mv Barghuthi Barrena, Sara
author Barghuthi Barrena, Sara
author_facet Barghuthi Barrena, Sara
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Ibarrola Armendáriz, Ana Eva
Master de Ingeniería (Tel902)
Ingeniariako Master (Tel902)
Master en Ingeniería de telecomunicaciones. Ingeniariako Telekomunikazioa Master
dc.subject.none.fl_str_mv machine learning
QoS
QoE
correlación
topic machine learning
QoS
QoE
correlación
description El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que ha cobrado gran importancia en los últimos años debido a su capacidad para aprender patrones y tomar decisiones en base a datos. En la actualidad, esta tecnología se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de voz hasta la predicción del comportamiento del consumidor y la toma de decisiones empresariales. El objetivo específico del presente trabajo de final de máster es desarrollar un modelo de correlación entre la QoE y la QoS utilizando técnicas de Machine Learning. Para ello, se llevará a cabo un estudio en entornos universitarios de diferentes perfiles, en concreto en la ESI de Bilbao y en la Facultad de Educación de Bilbao. El propósito es determinar si existe una correlación entre la calidad experimentada y la calidad del servicio objetivo en estos entornos mediante el uso de técnicas de Machine Learning, que permitirá desarrollar un modelo preciso y eficiente para este propósito.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023
2023
2023
2023
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10810/62417
url http://hdl.handle.net/10810/62417
dc.language.none.fl_str_mv Español
Español
language_invalid_str_mv Español
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas (cc by-nc-nd)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas (cc by-nc-nd)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
instname:Universidad del País Vasco
instname_str Universidad del País Vasco
reponame_str Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
collection Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869418443333173248
score 15,300724

Similares en LA Referencia