Integración de diferentes técnicas para visualizar la influencia de regiones de una imagen en su clasificación por una red neuronal

Autores
Gardella Ruiz, Andrés Mauro
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pons, Claudia Fabiana
Pérez, Gabriela Alejandra
Descripción
Hoy en día es común la utilización, en múltiples ámbitos, de redes neuronales que permiten realizar actividades complejas como clasificación de imágenes. Tecnología muy útil debido a la información que provee, aunque en contextos sensibles, como el de la salud pública, es necesario poder entender y confiar en dicha información, ya que falta de precisión puede acarrear consecuencias negativas en términos generales. Debido a ala necesidad de comprender el funcionamiento y la toma de decisiones de las redes neuronales comienzan a surgir métodos y técnicas de visualización, que permiten visualizar neuronas para comprender mejor las decisiones tomadas por éstas en base a la información ingresada. El propósito de este trabajo es analizar varios de dichos métodos y en base a eso realizar un programa que simplifique tanto su utilización como la visualización de dichas explicaciones, haciendo que las técnicas para comprender el funcionamiento y decisiones de la red sean más accesibles.
Codirectora: Gabriela Pérez
Licenciado en Informática
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Informática
Red neuronal convolucional
Análisis de imágenes
Clasificación
Verificación
Visualización
Decisiones
LIME
SHAP
Grad-CAM
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Codirectora: Gabriela Pérez
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