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dc.contributor.advisor | Sahelices Fernández, Benjamín | es |
dc.contributor.advisor | Buitrago Alonso, Fernando | es |
dc.contributor.author | Torre Guinaldo, Darío de la | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid | es |
dc.date.accessioned | 2024-01-11T08:50:31Z | |
dc.date.available | 2024-01-11T08:50:31Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/64421 | |
dc.description.abstract | Este 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.sponsorship | Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) | es |
dc.description.sponsorship | Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica | 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 | Astronomía | es |
dc.subject.classification | Fastai | es |
dc.title | Explotación de frameworks deep learning aplicados a la astronomía | 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 | * |
Ficheros en el ítem
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- Trabajos Fin de Grado UVa [31259]
