[ca] En un món en constant canvi, tot està connectat. Tard o d'hora, els elements més bàsics de la nostra rutina diària seràn analizats. Els mercats i les farmàcies tindràn constància de tot allò que hem comprat, els nostres telèfons mòbils registraran quant caminem, correm i anem en bici durant el dia i els nostres auriculars detectaran a quants decibels hem sotmès les nostres oïdes. Tot i sonar surrealista i, francament, una mica angoixant, tota aquesta informació pot ser utilitzada en el nostre benefici. És innegable que els tres tipus de dades previament esmentats poden proporcionar-nos una valuosa informació sobre la nostra salut, estudiar els possibles riscos del nostre estil de vida o inclús contribuïr a detectar possibles enfermetats. Tot això es duu a terme mitjançant el Machine Learning. El terme Machine Learning (ML) va ser encunyat el 1959 per Arthur Samuel, un Americà de IBM, pioner en el camp dels jocs d'ordinador i Intel·ligència Artificial (AI). Estant actualment en ple auge, la majoria d'experts defineixen el ML com l'estudi d'algoritmes d'ordinador que milloren automàticament mitjançant l'experiència. I no us deixeu enganyar, al dir 'experiència' es refereixen a dades. el Machine Learning requereix grans quantitats de dades sobre les quals desenvolupar els algoritmes que s'encarreguen de predir resultats incerts. En realitat, alguns experts asseguren que la quantitat ? i qualitat ? de dades disponible és com a mínim igual d'important que l'algoritme d'aprenentatge en sí. Aquesta tesi estudia diversos algoritmes de ML i els utilitza per predir de forma exitosa els ingressos i la valoració de pel·lícules mitjançant una base de dades de pel·lícules de Kaggle. Els algoritmes de Linear Regression (LR), Decision Trees (DT) i Random Forests (RF) entre d'altres son analizats i el seu rendiment és comparat en termes de precisió.

[en] In a fast-paced evolving world, everything is connected. Sooner than later, our most basic daily routines will be examined. Grocery and drug stores will keep track of all our purchases, smartphones will register how much we walk, run and bike a day and our headphones will keep track of the number of decibels we place our ears under. Despite sounding far-fetched and frankly, a bit scary, all the information collected can be used for our own benefit. There is no denying that the three types of data aforementioned can give us a valuable insight on our health, study possible hazards of our lifestyle and even contribute to finding possible diseases. All that is done through Machine Learning. The term Machine Learning (ML) was coined in 1959 by Arthur Samuel, an American IBMer and pioneer in the field of computer gaming and Artificial Intelligence (AI). Being nowadays on its prime, most experts define ML as the study of computer algorithms that improve automatically through experience. And don?t be fooled, by ?experience? they mean data. Machine Learning requires huge amounts of data on which to build their algorithms to later be able to predict uncertain outcomes. Actually, some experts even point out that the amount ? and quality ? of data available is far more important than the learning algorithm itself. This thesis studies several ML algorithms and uses them to successfully predict the revenue and rating of movies by means of a Kaggle movies dataset. Linear Regression (LR), Decision Trees (DT), Random Forests (RF) and some other algorithms will be discussed and their performance will be evaluated in terms of accuracy.