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Aprendizaje multimodal aplicado al etiquetado de imágenes
(2019)
El aprendizaje multimodal estudia problemas de aprendizaje automático utilizando datos que combinan información de diferente naturaleza. Un ejemplo de tarea multimodal es el etiquetado de imágenes, donde una imagen debe ...
Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo mediante autosupervisión
(2017-08)
Dentro del campo del aprendizaje automático, una clase de técnicas conocidas como Deep Learning (DL) han cobrado particular relevancia, ya que mediante su utilización se han conseguido mejoras muy significativas respecto ...
Estudio de redes neuronales en escalera como método semi-supervisado para reconocimiento de entidades nombradas en textos legales
(2019)
En este trabajo se exploró el uso de un método de aprendizaje
automático semi-supervisado profundo, conocido como “Redes Neu-
ronales en Escalera”. Como caso de estudio, se decidió abordar la tarea
de reconocimiento y ...
Detección de líneas de cultivo no supervisada a partir de imágenes tomadas por un vehículo aéreo no tripulado
(2023)
En esta tesis se propone una metodología de procesamiento de imágenes de alta resolución espacial tomadas por un vehículo aéreo no tripulado (VANT) a fin de detectar líneas de cultivo, aplicado a campos hortícolas periurbanos. ...
Reconocimiento de entidades nombradas en texto de dominio legal
(2019)
Este trabajo se centra en la detección, clasificación y anotación de entidades nombradas (como Leyes, Resoluciones o Decretos, entre otros) para el corpus de InfoLEG, una base de datos que contiene los documentos de todas ...
Extracción de características geométricas para rendering no fotorrealista de mallas 3D en Python
(2021)
En este trabajo se implementan algoritmos para la extracción de características geométricas que son utilizadas para la generación automática de bocetos. Estas características geométricas tienen su base en la geometría ...
Minería de argumentos con aprendizaje profundo y atención
(2019)
En este trabajo agregamos un mecanismo de atención a una red neuronal del estado del arte, que consiste de una red BiLSTM con embeddings de caracteres y una capa de CRF. Este modelo no sólo ha sido previamente aplicado en ...
Aprendizaje no supervisado para cómputo de similitud en programas con errores
(2023-12-23)
En este trabajo se proponen estrategias de extracción de información que se utilizaron para automatizar el proceso de respuesta a dudas planteadas por estudiantes de la plataforma Mumuki. Nuestro enfoque implica entrenar ...
Detección de diferentes aspectos de discurso de odio en redes sociales
(2022)
En este trabajo, buscamos detectar de forma automática las diferentes y diversas unidades argumentativas que se presentan en el discurso de odio, empleando arquitecturas de aprendizaje profundo, con el objetivo de que ...
Uso de planes relajados en grounding heurístico
(2021)
Los planificadores en planning clásico encuentran planes con éxito aún para tareas realmente complejas. Para esto, la mayoría de planificadores realizan una etapa de preprocesamiento sobre la especificación de la tarea ...