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Reconocimiento semi-supervisado de entidades nombradas mediante redes convolucionales en escalera
(2019)
El presente trabajo de tesis consiste en la exploración de un método de aprendizaje automático semi-supervisado llamado Redes Convolucionales en Escalera. La problemática que se decide abordar para la evaluación de dicho ...
Procesamiento de imágenes médicas para generación automática de reportes
(2019)
En el presente trabajo se plantea el problema de la generación automática de reportes médicos a partir de imágenes. La redacción de informes que interpretan las imágenes médicas consume gran parte del tiempo de los ...
Detección y estimación de velocidad de blancos móviles utilizando técnicas GMTI en imágenes SAR
(2019-12)
El foco de este trabajo está puesto en el estudio y desarrollo de técnicas Ground Moving Target Indication (GMTI) aplicadas en imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar), destinadas a detectar y estimar parámetros de velocidad ...
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 ...
Selección de componentes discretos para un filtro activo mediante programación por restricciones y optimización por colonia de hormigas
(2019)
En el diseño actual de filtros activos una de las opciones de implementación es la denominada RC (resistencia/capacitor), en la cual el filtro se construye a partir de amplificadores operacionales, resistencias y capacitores. ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Estudio de representaciones mediante co-embeddings para estudiantes y contenidos en minerı́a de datos educativos
(2019-09)
Este trabajo es un estudio sobre la generación automática de representaciones basadas en
métodos neuronales, en aplicaciones dentro del área de Minerı́a de Datos Educacionales (EDM).
Se propone utilizar una arquitectura ...