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Análisis de las prestaciones del entorno de deep learning TensorFlow

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Análisis de las prestaciones del entorno de deep learning TensorFlow

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dc.contributor.advisor Silla Jiménez, Federico es_ES
dc.contributor.advisor Prades Gasulla, Javier es_ES
dc.contributor.author Rodríguez Alepuz, Sergio es_ES
dc.date.accessioned 2018-09-11T18:34:24Z
dc.date.available 2018-09-11T18:34:24Z
dc.date.created 2018-07-13
dc.date.issued 2018-09-11 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/107079
dc.description.abstract [ES] Los sistemas de aprendizaje automático —y, en concreto, los modelos de aprendizaje profundo (del inglés, deep learning) o redes neuronales— se han popularizado recientemente debido a que han supuesto un salto cualitativo importante en muchas áreas, como en el reconocimiento automático de imágenes, gracias a la disponibilidad de inmensas cantidades de datos y a los avances en los aceleradores de cómputo (GPUs). Sin embargo, dada su reciente aparición y dado también que en los 4 años del grado hay que seleccionar muy cuidadosamente las enseñanzas a impartir, el plan de estudios actual cubre superficialmente el estudio de estas nuevas tecnologías. En ese sentido, en este Trabajo de Fin de Grado se propone profundizar en el deep learning desde un punto de vista práctico. Para ello, se instalará el framework de deep learning Tensorflow en un clúster equipado con GPUs de última generación, se hará un repaso sobre sus principales características y funcionalidades y, finalmente, se implementarán dos modelos para el reconocimiento automático de imágenes de dos conjuntos de datos distintos a la vez que se contrastarán sus rendimientos en diferentes dispositivos. es_ES
dc.description.abstract [CA] Els sistemes d’aprenentatge automàtic —i, en concret, els models d’aprenentatge profund (del anglés, deep learning) o xarxes neuronals— s’han popularitzat recentment a causa de que han suposat un salt qualitatiu important en moltes àrees, com en el reconeixement automàtic d’imatges, gràcies a la disponibilitat d’immenses quantitats de dades i als avanços dels acceleradors de còmput (GPUs). No obstant això, donada la seva recent aparició i atès també que en els 4 anys del grau cal seleccionar molt acuradament els ensenyaments a impartir, el pla d’estudis actual cubreix superficialmente l’estudi d’aquestes noves tecnologies. En ixe sentit, en aquest Treball de Fi de Grau es proposa aprofundir en el deep learning des d’un punt de vista pràctic. Amb ixa finalitat, s’instal·larà el framework de deep learning Tensorflow en un clúster equipat amb GPUs d’última generació, es farà un repàs sobre les seves principals característiques i funcionalitats i, finalment, s’implementaran dos models per al reconeixement automàtic d’imatges de dos conjunts de dades diferents, alhora que es contrastaran els seus rendiments en distints dispositius. es_ES
dc.description.abstract [EN] Machine learning systems —and, in particular, deep learning models or neural networks— have recently become very popular because they have made a breakthrough in many areas, such as automatic image recognition, due to the availability of huge amounts of data and the improvements in computer accelerators (GPUs). However, given its recent appearance and also given that in the four years of the degree, it is necessary to select very carefully the knowledge to be taught, the current curriculum covers superficially the study of these new technologies. In this sense, this end-of-degree project proposes to dive into deep learning from a practical point of view. To do so, the Tensorflow deep learning framework will be installed in a cluster equipped with state-of-the-art GPUs, a review will be made of its main characteristics and functionalities and, finally, two models will be implemented for the automatic recognition of images from two different data sets while comparing their performance on distinct devices es_ES
dc.format.extent 90 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject aprendizaje automático es_ES
dc.subject aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Tensorflow es_ES
dc.subject redes neuronales es_ES
dc.subject GPU es_ES
dc.subject Aprenentatge automàtic es_ES
dc.subject Aprenentatge profund es_ES
dc.subject Xarxes neuronals es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Análisis de las prestaciones del entorno de deep learning TensorFlow es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Rodríguez Alepuz, S. (2018). Análisis de las prestaciones del entorno de deep learning TensorFlow. http://hdl.handle.net/10251/107079 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\75930 es_ES


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