Abstract:
Durante el siguiente trabajo de graduación se muestra la evaluación de diferentes tipos de
Algoritmos de Aprendizaje de Máquina, AMM de ahora en adelante, para determinar, en base a los resultados obtenidos de la implementación de cada uno de ellos, cuál de estos algoritmos clasifica de una manera más exacta y eficiente las emociones humanas. Lo primero que se realizó fue la investigación de los diferentes AMM que existen, y según estos resultados se escogieron los algoritmos utilizados. Luego de tener los algoritmos seleccionados, se procedió a obtener los datos a evaluar en estos algoritmos. Los datos utilizados fueron señales Encefalográficas, señales EEG de ahora en adelante, ya que estas señales son pulsos eléctricos que el cerebro humano genera al sentir y expresar una emoción. Estas señales EEG mostraban únicamente pulsos de emociones de felicidad y tristeza, las cuales fueron las emociones que se decidieron clasificar.
Al ya tener las señales EGG, los algoritmos a implementar y las emociones seleccionadas
para clasificar, se procedió a la implementación de los algoritmos. Para esta implementación se seleccionó el lenguaje de programación a utilizar y se trabajó en ese lenguaje. Luego de este proceso, y al tener resultados del mismo, se logró concluir el algoritmo que clasifica de mejor manera las emociones humanas. Al finalizar se discutió sobre los resultados obtenidos y se crearon conclusiones en base a esta discusión y resultados.
