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Results
Showing 1 to 20 of 36 for “"Aprendizaje profundo"”.
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Técnica de aprendizaje profundo para la ayuda al diagnóstico en citologías cervicovaginales
La citología cervicovaginal es uno de los métodos de elección en el diagnóstico precoz del cáncer de cérvix. El cáncer de cérvix representa la cuarta neoplasia más frecuente en mujeres a nivel mundial y afecta a todos los países del mundo. El empleo de la citología cervicovaginal como método de …
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Detección de objetos utilizando modelos de aprendizaje profundo sobre dispositivos de edge computing
… antes eran impensables. Los modelos basados en aprendizaje automático han sido utilizados durante décadas, pero es en los últimos años cuando han experimentado un gran auge gracias a la popularización de las GPUs, lo que permite entrenar modelos con grandes cantidades de datos y aumentar su …
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Predicción de Tendencia del Precio de Activos Financieros: Análisis de Gráficos de Velas con Aprendizaje Profundo
… de velas, contra algoritmos más tradicionales de aprendizaje automático prediciendo la misma variable en base a indicadores técnicos. Los resultados obtenidos por algoritmos de redes neuronales al analizar gráficos de velas superan al azar - lo cual es significativo dada la naturaleza desafiante …
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Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) al análisis y mejora de la eficiencia en sistemas de ingeniería
A lo largo de la última década, los algoritmos de aprendizaje profundo o deep learning se han convertido en un motor de innovación y transformación, con impacto en una amplia variedad de sectores y aplicaciones. Las grandes empresas tecnológicas de nuestro tiempo recurren ya a estos algoritmos como …
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Estrategias de aprendizaje profundo aplicadas al descubrimiento de fármacos : representación molecular, modelado de bioactividad y analítica visual para cribado virtual
… estrategias computacionales novedosas basadas en aprendizaje profundo para contribuir a la optimización de las diversas etapas del descubrimiento de nuevos medicamentos. Las contribuciones de la presente tesis parten de un análisis crítico y permanente del estado del arte en informática molecular …
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El problema de la generalización de los algoritmos de aprendizaje profundo para el análisis de imagen médica: investigación utilizando imágenes radiográficas
… algoritmos de Deep Learning (DL), traducido como aprendizaje profundo, sufren, con frecuencia, problemas de generalización cuando son implementados en entornos diferentes de aquellos donde han sido entrenados. A pesar de que esta cuestión ha sido ampliamente discutida en otros campos, son pocos …
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Modelos de aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural para el análisis de tópicos y emociones en YouTube sobre el conflicto palestino-israelí
Este estudio analiza las narrativas discursivas publicadas en YouTube por canales de distintas orientaciones informativas sobre el conflicto palestino-israelí, en el periodo comprendido entre el 7 de octubre de 2023 y el 27 de marzo de 2025. Se aplicó un enfoque de análisis no supervisado mediante …
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Análisis de imagen multiespectral y segmentación semántica para la monitorización medioambiental
… lo cual puede lograrse utilizando algoritmos de aprendizaje profundo entrenados con conjuntos de datos grandes.
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Utilizing Physics-Informed Neural Networks for Solving Forward Problems in Partial Differential Equations
… inglés) representan una herramienta avanzada de aprendizaje profundo utilizada para la resolución numérica de problemas, especialmente aquellos relacionados con valores iniciales asociados a ecuaciones en derivadas parciales. El propósito de esta tesis es implementar el innovador método PINNs y …
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Deep Detection and Segmentation Models for Plant Physiology and Precision Agriculture
… de algoritmos y técnicas basadas en métodos de aprendizaje profundo o Deep Learning. La detección de objetos y la segmentación semántica son dos áreas de la Visión por Computador que tienen numerosas aplicaciones en diversos campos como la biología, la agricultura y la medicina. Actualmente, las …
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Detección de fallas viales en la ciudad de Bogotá D.C.
… En este trabajo, se implementan técnicas de aprendizaje profundo mediante redes neuronales, con el fin de analizar grabaciones de video tomadas desde un vehículo particular y desde las rutas de algunos buses de Transmilenio S.A. El uso de estas técnicas permitió lograr una detección y …
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Generación automática de código en estudios de análisis de datos epidemiológicos
… enfoque se basa en el desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo, que será entrenado utilizando código extraído de las bibliotecas desarrolladas por el equipo de TRACE-LAC, así como casos de uso comunes en epidemiología. Este método tiene como objetivo democratizar el acceso a herramientas …
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Reconocimiento de craneofaringiomas y detección de compromiso hipotalámico en imágenes de resonancia magnética utilizando aprendizaje auto-supervisado
Este trabajo se centra en el uso de técnicas de aprendizaje profundo en el marco de algoritmos de aprendizaje auto-supervisado para generar redes neuronales que codifiquen información proveniente de imágenes de resonancias magnéticas cerebrales. En particular, se describen métodos para generar …
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Anatomía clínica de las arterias coronarias en la población chilena a partir de angiografías. Normalidad y variabilidad
… izquierdo. En el tercer estudio, se utilizó aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales para clasificar la tortuosidad de las arterias coronarias en angiografías. El modelo desarrollado mostró un rendimiento satisfactorio, con una precisión del 87% y un área bajo la curva de 0,96 …
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Modelo de inteligencia artificial para la estimación del intervalo RR y QT a partir de una imagen de un ECG de 12 derivaciones
… para así, estimar a través de un algoritmo de aprendizaje profundo los dos parámetros de cálculo para la corrección del QT; el intervalo RR y el QT. Se utilizó una muestra de 800 imágenes de 400 pacientes con ECG de diversas características. Los resultados arrojados en los más de 50 …
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Enfoques basados en IA en IIoT: desde la codificación de canales lora y la gestión de energía hasta mejoras en la detección de defectos basada en robots
… artificial, en particular los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, para mejorar la fiabilidad de la transmisión y minimizar el consumo de energía de los nodos. Mediante estos algoritmos inteligentes, la red IoT podría ajustar los parámetros de transmisión de forma adaptativa. Gracias al …
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Estudio de nuevos algoritmos aplicando inteligencia artificial para sistemas robóticos en entorno industrial
… esta tesis presenta un novedoso método basado en aprendizaje profundo que supera la dicotomía histórica entre el alto coste de los sensores 3D y la limitada fiabilidad de la visión 2D tradicional. Se desarrolla una arquitectura de IA que extrae información espacial tridimensional precisa a partir …
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Modelos de aprendizaje automático para la predicción de la progresión de la enfermedad renal crónica
… de imputación de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático que permita la predicción de la TFG en un periodo de 2 años con intervalos de 6 meses. La metodología se dividirá en dos etapas(i) la preparación de los datos conformada por 482 pacientes con ERC en estadios 1 a 4 en un …
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