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Reconocimiento facial en imágenes
(2018-05)
En este trabajo se abordará el problema de reconocimiento facial en imágenes utilizando redes neuronales convolucionales. El éxito actual en los resultados obtenidos por este tipo de modelos yace principalmente en la ...
Métodos computacionales para el cálculo de la volatilidad implícita del modelo de Black Scholes
(2020)
Las finanzas cuantitativas constituyen, desde hace varias décadas, un área particular de estudio dentro de la matemática. Esta nueva disciplina surge de la necesidad de encontrar modelos cuantitativos que permitan describir ...
Automatización de cefalometrías utilizando métodos de aprendizaje automático
(2019)
La cefalometría es un estudio médico que logra diagnosticar problemas dentarios, esqueléticos ó problemas estéticos. Se realiza sobre un trazado obtenido del calco de líneas de las estructuras blandas y duras (piel y hueso ...
Modelado del proceso de reconocimiento de orientaciones en imágenes usando redes neuronales
(2023)
En este trabajo se aborda el problema de diseñar diferentes redes neuronales con aprendizaje supervisado para el reconocimiento de ángulos de rotación en imágenes. Dicho trabajo se aborda no solo por su valor dentro de la ...
Uso de suelo agrícola en la zona central de Córdoba: análisis de datos espaciales multisensor para su estudio y gestión
(2016-06)
La presente tesis, tiene como objetivo principal la identificación y análisis de cultivos de verano a través del uso de imágenes satelitales ópticas y de radar, en el centro de la provincia de Córdoba. Se utilizaron imágenes ...
Comunidades y robustez en redes complejas reales y sintéticas
(2022-08)
El estudio de las redes complejas, sistemas cuya estructura está regida por una compleja red de interacciones, es un área activa de investigación multidisciplinaria. Este campo ha recibido un gran impulso en los últimos ...
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 ...
Técnicas basadas en búsqueda y aprendizaje para inferencia de especificaciones
(2022-02)
La confiabilidad del software es una preocupación central en el proceso de construcción de software, y el análisis de la confiabilidad requiere una especificación del comportamiento esperado del software. Desafortunadamente, ...
Uso de redes neuronales en el procesamiento de imágenes odontológicas
(2019-03-28)
En este trabajo se aborda el problema de la detección de puntos característicos en
imágenes médicas bidimensionales obtenidas mediante técnicas de rayos X, para lo
cual se hizo uso de aprendizaje automático basado en ...