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dc.contributor.advisorSerna Buitrago, Daniela-
dc.contributor.authorFlorez Quintero, Daniel-
dc.date.accessioned2023-12-15T16:19:48Z-
dc.date.available2023-12-15T16:19:48Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10495/37624-
dc.description.abstractRESUMEN : El impacto de la tecnología en el consumo del arte es un tema recurrente en todo el mundo. Una forma en la que ambas disciplinas pueden fusionarse es mediante la clasificación matemática de canciones en diferentes géneros musicales. Esto se logra empleando datos característicos de las canciones llevados a números, los cuales se someten a diversos modelos de aprendizaje. El objetivo es encontrar el porcentaje más alto de predicciones precisas en comparación con un conjunto de canciones ya clasificadas. Los modelos desarrollados tienen también la intención de analizar diferentes aspectos técnicos como el tamaño de muestra, la forma de estandarizar y trabajar con diferentes tipos de datos. Este fascinante cruce entre lo cuantitativo y lo creativo muestra la capacidad de la tecnología para adentrarse en la complejidad de la expresión artística. De esta manera, la colaboración entre las ciencias de la computación y la música proporciona una oportunidad única para entender y apreciar la evolución de la experiencia musical en la era digital.spa
dc.description.abstractABSTRACT : The impact of technology on art consumption is a recurring theme around the world. One way in which both disciplines can merge is by mathematically classifying songs into different musical genres. This is achieved using characteristic data of the songs translated into numbers, which are subjected to various learning models. The goal is to find the highest percentage of accurate predictions compared to a set of already classified songs. The models developed are also intended to analyze different technical aspects such as sample size, how to standardize and work with different types of data. This fascinating crossover between the quantitative and the creative shows the ability of technology to delve into the complexity of artistic expression. In this way, the collaboration between computer science and music provides a unique opportunity to understand and appreciate the evolution of the musical experience in the digital age.spa
dc.format.extent40spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draftspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.titleAnálisis de modelos de clasificación para géneros musicalesspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otherspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
thesis.degree.nameEspecialista en Analítica y Ciencia de Datosspa
thesis.degree.levelEspecializaciónspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datosspa
thesis.degree.grantorUniversidad de Antioquiaspa
dc.rights.creativecommonsDerechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicaciónspa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ecspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónspa
dc.subject.lembClasificación (computadores electrónicos)-
dc.subject.lembSorting (electronic computers)-
dc.subject.lembProcesamiento electrónico de datos-
dc.subject.lembElectronic data processing-
dc.subject.lembInteligencia artificial-
dc.subject.lembArtificial intelligence-
dc.subject.proposalGéneros musicalesspa
dc.subject.proposalModelos clasificaciónspa
Aparece en las colecciones: Especializaciones de la Facultad de Ingeniería

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