[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.

[es] En un mundo en constante cambio, todo está conectado. Tarde o temprano, los elementos más básicos de nuestra rutina diaria serán analizados. Los supermercados y las farmacias tendrán constancia de todo aquello que hemos comprado, nuestros teléfonos móviles registraran cuanto andamos, corremos y vamos en bici durante el día y nuestros auriculares detectaran a cuantos decibelios hemos sometido nuestros oídos. Pese a sonar surrealista y, francamente, una poco agobiante, toda esta información puede ser utilizada en nuestro beneficio. Es innegable que los tres tipos de datos previamente mencionados pueden proporcionarnos una valiosa información sobre nuestra salud, estudiar los posibles riesgos de nuestro estilo de vida o incluso contribuir a detectar posibles enfermedades. Todo esto se lleva a cabo mediante el Machine Learning. El término Machine Learning (ML) fue acuñado en 1959 por Arthur Samuel, un americano de IBM, pionero en el campo de los juegos de ordenador e Inteligencia Artificial (AI). Estando actualmente en pleno auge, la mayoría de expertos definen el ML como el estudio de algoritmos de ordenador que mejoran automáticamente mediante la experiencia. Y no os dejéis engañar, al decir 'experiencia' se refieren a datos. El Machine Learning requiere grandes cantidades de datos sobre los cuales construir los algoritmos que se encargan de predecir resultados inciertos. En realidad, algunos expertos aseguran que la cantidad ? y calidad ? de datos disponible es al menos igual de determinante que el algoritmo de aprendizaje en sí. Esta tesis estudia diversos algoritmos de ML y los utiliza para predecir de forma exitosa los ingresos y la valoración de películas mediante una base de datos de películas de Kaggle. Los algoritmos de Linear Regression (LR), Decision Trees (DT) y Random Forests (RF) entre otros son analizados y su rendimiento es comparado en términos de precisión.