Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14128
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMaya, Julián, dir.-
dc.contributor.authorTayupanta Cárdenas, Jonathan Alexander-
dc.date.accessioned2025-01-30T21:07:06Z-
dc.date.available2025-01-30T21:07:06Z-
dc.date.issued2024-07-13-
dc.identifier.citationTesis (Máster en Gerencia de Datos y Negocios), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Posgrados ; Quito, Ecuador, 2024.es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14128-
dc.descriptionThis work explores the optimization of the re-editing process of Ecuadorian and universal classic literature using large language models (LLMs) based on transformers, specifically GPT-4o from OpenAI. The justification lies in the need to overcome the limitations of traditional optical character recognition (OCR) software by performing intelligent transcription based on context and deep proofreading...es_ES
dc.description.abstractEn este proyecto de titulación se explora la optimización del proceso de reedición de literatura clásica ecuatoriana y universal, utilizando grandes modelos de lenguaje natural (LLMs) basados en transformers, específicamente GTP-4o de OpeanAI. La justificación radica en la necesidad de superar las limitaciones de los softwares tradicionales de reconocimiento óptimo de caracteres (OCR) para realizar una transcripción inteligente basada en contextos y, a la vez, correcciones ortotipográficas profundas...es_ES
dc.format.extent62 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Tesis y disertaciones académicas.es_ES
dc.subjectMacrodatos.es_ES
dc.subject.otherCiencias socialeses_ES
dc.subject.otherComercio.es_ES
dc.titleOptimización del proceso de reedición de literatura clásica con LLMs: Un estudio de caso de Publicaciones Educativas Arieles_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Gerencia de Datos y Negocios

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
338055.pdf1.3 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons