Ciencias con mención en Ingeniería Informática
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Ítem Texto completo enlazado Predicción temporal de calidad del aire en Lima a partir de datos de estaciones de bajo costo y Aprendizaje Automático: una revisión de literatura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-08-23) Paredes Salazar, Diego José; Villanueva Talavera, Edwin RafaelEl presente trabajo explora los estudios en los cuales se utilizan técnicas de aprendizaje profundo para realizar predicción temporal de calidad del aire, de manera que se pueda comprender que características tendrían los modelos de aprendizaje profundo que tienen un mejor rendimiento con para realizar esta tarea y puedan utilizarse como línea base para desarrollar modelos similares en el contexto de la ciudad de lima. Esta revisión de literatura se realiza con el objetivo de poder obtener los modelos de aprendizaje profundo que estén teniendo un mejor rendimiento en la actualidad al predecir temporalmente la calidad del aire mediante un procedimiento que garantice objetividad y reproducción de resultados. Para ello, se realiza una revisión sistemática de literatura que garantiza el uso de procedimientos estructurados y definidos para conocer las preguntas de investigación que guían la exploración de los estudios de predicción temporal de calidad del aire, los motores de búsqueda considerados para la revisión y las cadenas de búsqueda asociadas tanto a las preguntas de investigación como los motores de búsqueda, de manera que estas se puedan ejecutar y reproducir la obtención de estudios. Las respuestas se reportan en un formulario de extracción con datos relacionados a las arquitecturas de aprendizaje profundo, limitaciones de los modelos empleados y el rendimiento obtenido por cada modelo en cada estudio. Al finalizar el estudio, se concluye que se puede desarrollar un modelo basado en una arquitectura adecuada de aprendizaje profundo para poder atacar el problema de la predicción inadecuada de calidad del aire en Lima al percatar su efectividad reportada en la literatura para otras localidades en el mundo, considerando que dichos modelos deben tomarse únicamente como una línea base y que deben ajustarse a la localidad de Lima para obtener predicciones adecuadas a su entorno.Ítem Texto completo enlazado Aplicación de aprendizaje profundo para la detección y clasificación automática de insectos agrícolas en trampas pegantes: una revisión de literatura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-02) Córdova Pérez, Claudia Sofía; Villanueva Talavera, Edwin RafaelEl presente trabajo de investigación busca hacer una revisión sistemática sobre las técnicas actuales que se usan para solucionar problemas de identificación y clasificación de plagas de insectos, los cuales pueden ser para detectar uno o más tipos de insectos. Dentro de esta revisión, se encontró soluciones como algoritmos de segmentación con cambio de espacio de color, lo cual permite remover el fondo de una imagen y centrarse únicamente en el objeto de interés; también, el uso de modelos de detección, por ejemplo YOLO y Faster R-CNN, los cuales están conformados por redes neuronales convolucionales para lograr la identificación de insectos plaga; además, se encontraron soluciones que hacían uso de SLIC (Simple Linear Iterative Clustering), así como el uso de un análisis multifractal. Un aspecto relevante a tomar en cuenta para saber qué tan eficientes están siendo estas soluciones son las métricas de evaluación con sus respectivos valores obtenidos; sin embargo, estos resultados solo pueden ser comparables si se usa el mismo dataset para entrenamiento y validación. Por consiguiente y dado que la mayoría de estudios recopilados usa un conjunto de datos propio, los resultados mostrados nos sirven para tener una idea de la eficacia de sus soluciones, mas no para comparar los valores de las métricas de evaluación de los distintos aproximamientos tomados en cada estudio revisado. Finalmente, el único insecto plaga que afecta los campos de hortalizas en el Perú y fue encontrado dentro de los estudios fue la mosca blanca. Los demás estudios abordan el problema de detección con otros tipos de insectos, los cuales no son relevantes para el problema de plagas en Perú, sin embargo, sus soluciones son consideradas pues el cambio que se tendría que hacer es en el conjunto de datos que alimenta a las soluciones presentadas en los estudios encontrados.