Informática con mención en Ciencias de la Computación
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Ítem Texto completo enlazado Aprendizaje profundo para transcripción de textos históricos manuscritos en español(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-07-16) Choque Dextre, Gustavo Jorge; Beltrán Castañón, Cesar ArmandoEl reconocimiento de textos historicos es considerado un problema desafiante debido a los muchos factores que ´ alteran el estado de los manuscritos y la complejidad de los diferentes estilos de escritura involucrados en este tipo de documentos; en los anos recientes se han creado muchos modelos de Reconocimiento de textos manuscritos ˜ enfocados en diversos idiomas como el ingles, chino, ´ arabe y japon ´ es entre otros, sin embargo no se han ´ encontrado muchas iniciativas de reconocimiento de texto orientadas al idioma espanol debido fundamentalmente ˜ a un escasez de datasets publicos disponibles para ayudar a solucionar la problem ´ atica en dicho idioma. ´ En esta publicacion se presenta la aplicaci ´ on de t ´ ecnicas de Deep Learning basadas en una arquitectura de ´ red neuronal encoder-decoder y convoluciones compuerta Gated-CNN las cuales en los ultimos ha demostrado ´ resultados sobresalientes para resolver dicha problematica, as ´ ´ı mismo se propone la aplicacion de mecanismos de ´ Transferencia de Aprendizaje para el reconocimiento de textos historicos en espa ´ nol. Los experimentos demuestran ˜ que la aplicacion de estos m ´ etodos puede brindar resultados sobresalientes, adem ´ as la aplicaci ´ on de otras t ´ ecnicas ´ tales como Aumentacion de Datos y Modelos de Lenguaje conllevan a mejoras significativas en los resultados finales. ´ Se propone ademas el uso de un nuevo dataset de textos hist ´ oricos en espa ´ nol conformado por 1000 elementos ˜ tomados de textos historicos peruanos referentes al siglo XVIII.Ítem Texto completo enlazado Clasificación automática de eventos en videos de fútbol utilizando redes convolucionales profundas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-21) Laboriano Galindo, Alipio; Beltrán Castañón, César ArmandoLa forma en que las nuevas generaciones consumen y experimentan el deporte especialmente el fútbol, ha generado oportunidades significativas en la difusión de contenidos deportivos en plataformas no tradicionales y en formatos más reducidos. Sin embargo, recuperar información con contenido semántico de eventos deportivos presentados en formato de video no es tarea sencilla y plantea diversos retos. En videos de partidos de fútbol entre otros retos tenemos: las posiciones de las cámaras de grabación, la superposición de eventos o jugadas y la ingente cantidad de fotogramas disponibles. Para generar resúmenes de calidad y que sean interesantes para el aficionado, en esta investigación se desarrolló un sistema basado en Redes Convolucionales Profundas para clasificar automáticamente eventos o jugadas que ocurren durante un partido de fútbol. Para ello se construyó una base de datos a partir de videos de fútbol descargados de SoccerNet, la cual contiene 1,959 videoclips de 5 eventos: saques de meta, tiros de esquina, faltas cometidas, tiros libres indirectos y remates al arco. Para la experimentación se utilizó técnicas de preprocesamiento de video, una arquitectura convolucional propia y se aplicó transfer learning con modelos como ResNet50, EfficientNetb0, Visión Transformers y Video Visión Transformers. El mejor resultado se obtuvo con una EfficentNetb0 modificada en su primera capa convolucional, con la cual se obtuvo un 91% accuracy, y una precisión de 100% para los saques de meta, 92% para los tiros de esquina, 90% para las faltas cometidas, 88% para los tiros libres indirectos y 89% para los remates al arco.Ítem Texto completo enlazado Pronóstico del precio de cobre utilizando técnicas de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-03-06) Carhuas Ñañez, Milton Cesar; Villanueva Talavera, Edwin RafaelPronosticar los precios futuros de cobre es una tarea desafiante dadas las características dinámicas y no lineales de varios factores que afectan el precio del cobre. Este artículo describe modelos de pronóstico, basados en arquitecturas de redes neuronales, para predecir los retornos del precio de cobre en tres horizontes de tiempo: un día, una semana y un mes adelante. Diversas variables se consideran como variables de entrada, como los precios históricos de diferentes materias primas metálicas y variables macroeconómicas globales. Evaluamos los modelos con datos diarios de 2007 a 2020. Los resultados experimentales mostraron que los modelos de salida única presentan un mejor rendimiento predictivo que los modelos de salida múltiple. Las arquitecturas de mejor rendimiento fueron los modelos de memorias largas a corto plazo (LSTM) en datos de prueba.