Análisis de la técnica Transfer Learning en Machine Learning a través de un caso de estudio: La clasificación de productos en el Banco Alimentario de La Plata

Autores
De Luca, Agustín; Irigoitia, Matías Exequiel
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pons, Claudia
Descripción
La presente investigación propone analizar la técnica de transfer learning y la comparación de distintos modelos pre-entrenados, para determinar si estos pueden ser utilizados efectivamente en el caso de estudio, la clasificación de productos para el Banco Alimentario de La Plata, a partir del reconocimiento de imágenes.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Machine learning
Transfer learning
TensorFlow
Keras
Redes Neuronales Convolucionales
Dataset
Modelos pre-entrenados
COCO (Common Objects in Context)
MobileNet
Inception
RCNN
SSD
Python
Maxpooling
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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