dc.contributor.advisor | Sahelices Fernández, Benjamín | es |
dc.contributor.author | Carpintero Gutiérrez, Enrique | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid | es |
dc.date.accessioned | 2022-05-23T10:38:16Z | |
dc.date.available | 2022-05-23T10:38:16Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53459 | |
dc.description.abstract | El trabajo expuesto en este documento es un proyecto de investigación en el que se pretende
realizar un estudio de la tecnología asociada al Deep Learning y su posterior aplicación en el campo
de la Astro-informática automatizando la clasi cación morfológica e identi cación del contorno de
galaxias de espacio profundo.
Debido a las necesidades particulares de este campo se ha profundizado en el estudio de las redes
neuronales convolucionales y como framework de desarrollo de los experimentos se ha utilizado
Fastai. Los experimentos se han realizado de forma incremental modi cando diferentes parámetros
y con guraciones y realizando estudios comparativos entre los mismos con el fi n de obtener el mejor
resultado posible. | es |
dc.description.abstract | This paper is a research project in which a study of the technology associated with Deep
Learning is carried and its subsequent application in the eld of Astro-informatics by automating
the morphological classi cation and identi cation of the contour of deep space galaxies.
Due to the particular needs of this eld, an emphasis has been made in the study of convolutional
neural networks and Fastai has been used as a framework for the development of the
experiments. The experiments have been carried out incrementally, modifying different parameters
and con gurations and carrying out comparative studies between them in order to obtain the
best possible result. | es |
dc.description.sponsorship | Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.classification | Deep Learning | es |
dc.subject.classification | Redes neuronales | es |
dc.subject.classification | Data augmentation | es |
dc.title | Identificación morfológica de galaxias en el espacio profundo mediante Deep Learning | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Ingeniería Informática | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |