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dc.contributor.advisorSahelices Fernández, Benjamín es
dc.contributor.advisorBuitrago Alonso, Fernando es
dc.contributor.authorTorre Guinaldo, Darío de la
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid es
dc.date.accessioned2024-01-11T08:50:31Z
dc.date.available2024-01-11T08:50:31Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/64421
dc.description.abstractEste trabajo tiene como objetivos principales aprender sobre machine learning y utilizar frameworks de deep learning de alto nivel para resolver problemas relacionados con el campo de la astronomía mediante la aplicación de técnicas de redes neuronales. Primero se hará una introducción con los conceptos subyacentes de las redes neuronales. Después se hará un estudio comparativo mediante ejemplos de 4 de los principales frameworks de redes neuronales actuales: TensorFlow, Keras, PyTorch y Fastai. Por último, se utilizará Fastai para resolver problemas de clasi cación, regresión y segmentación de imágenes astronómicas de galaxias del espacio profundo.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Física Teórica, Atómica y Ópticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationDeep learninges
dc.subject.classificationAstronomíaes
dc.subject.classificationFastaies
dc.titleExplotación de frameworks deep learning aplicados a la astronomíaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informáticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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