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dc.contributor.advisor | Martínez Hinarejos, Carlos David | es_ES |
dc.contributor.author | Rodríguez Loriente, Marcos | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-01-04T10:53:39Z | |
dc.date.available | 2022-01-04T10:53:39Z | |
dc.date.created | 2021-12-14 | |
dc.date.issued | 2022-01-04 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/179240 | |
dc.description.abstract | [ES] Dada la imagen de un perro, se pretenden utilizar técnicas de Aprendizaje Automático para determinar su raza entre un conjunto de 120 razas totales. Para ello se dispone de un dataset con un total de 10222 imágenes etiquetadas que actuarán como conjunto de entrenamiento para nuestro modelo y disponemos también de un conjunto de 10357 imágenes no etiquetadas que pretendemos clasificar. El objetivo del trabajo será implementar un clasificador con el mínimo error posible empleando para ello diferentes técnicas de Aprendizaje Automático, como Máquinas de Vector Soporte y Redes Neuronales. Para poder implementar dicho clasificador se recurrirá al uso de librerías Python como Keras y Tensorflow. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Given the image of a dog, it is intended to use Machine Learning techniques to determine its breed among a set of 120 total breeds. For this, we have a dataset with a total of 10222 labeled images that will act as a training set for our model and we also have a set of 10357 unlabeled images that we intend to classify. The objective of the work is to implement a classifier with the minimum possible error, using different Machine Learning techniques such as Support Vector Machines and Neural Networks. In order to implement this classifier we will use some Python specialized libraries such as Keras and Tensorflow. | es_ES |
dc.description.abstract | [CA] A partir de la imatge d´un gos, tractarem d´ identificar la seva raça entre un conjunt total de 120 races possibles. Per a realizar aquesta labor es disposa d´un dataset amb un total de 10222 imatges etiquetades amb la raça corresponent que actuaran com a conjunt d´entrenament per al nostre model i a la vegada disposarem també d´un conjunt de 10357 imatges no etiquetades que tractarem de clasificar. L´objectiu del treball serà implementar un classificador amb un mínim error possible utilitzant per a aquest fi diferents mètodes d´Aprenentatge Automàtic com Màquines de Vectors Support i Xarxes Neuronals. Per a poder implementar aquest classificador s´utilitzaran llibreries especialitzades de Python com Keras i Tensorflow. | es_ES |
dc.format.extent | 91 | 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 | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
dc.subject | Máquinas de vectores soporte | es_ES |
dc.subject | Clasificación de imágenes | es_ES |
dc.subject | Artificial Intelligence | es_ES |
dc.subject | Machine Learning | es_ES |
dc.subject | Neural Networks | es_ES |
dc.subject | Support Vector Machines | es_ES |
dc.subject | Image classification | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.title | Aprendizaje automático para identificación de razas caninas | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Rodríguez Loriente, M. (2021). Aprendizaje automático para identificación de razas caninas. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/179240 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\141816 | es_ES |