dc.contributor.advisor | Cubiles de la Vega, María Dolores | es |
dc.creator | Cano Ávalos, Javier | es |
dc.date.accessioned | 2023-02-22T12:47:35Z | |
dc.date.available | 2023-02-22T12:47:35Z | |
dc.date.issued | 2022-06-07 | |
dc.identifier.citation | Cano Ávalos, J. (2022). Introducción al Deep Learning. Aplicación en R. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/142917 | |
dc.description.abstract | Estamos empezando a ver como algo normal utilizar el asistente de nuestro teléfono
móvil, usar el traductor, buscar en google simplemente echando una foto, coches que
frenan al encontrar un obstáculo delante, etc. Todas estas actividades no eran posibles
hace relativamente pocos años, y es que la Inteligencia Artificial, la encargada de estas
tareas, nació en el siglo pasado. Este trabajo consiste en introducir unas de las ramas de
aprendizaje dentro de esta ciencia, que pese a nacer en los años 50 del siglo pasado, ya
está más que presente en nuestro día a día. Se trata del Deep Learning, o Aprendizaje
Profundo.
El Deep Learning, englobado dentro del Maching Learning, es una rama de la Inteligencia Artificial. Es un método de aprendizaje automático, formado por diferentes capas
de aprendizaje. Su estructura se basa en las Redes Neuronales, que son métodos de aprendizaje por capas. Cada modelo de Redes Neuronales tiene una composición diferente y
puede usarse para realizar unas tareas en especial.
El trabajo se inicia con una introducción al Deep Learning, y da una visión de su
historia y sus precedentes. Seguidamente se introduce cómo funciona, que es a través de
las Redes Neuronales. En este aspecto, se centra en las Redes Neuronales Convolucionales.
Por último, se lleva a cabo dos aplicaciones en el lenguaje R donde se intentará clasificar
unas imágenes; primero en blanco y negro, y luego a color, utilizando la librería Keras. | es |
dc.description.abstract | We are getting used to using our smartphone asistance, the automatic translator, searching in Google just by taking a photo, seeing cars which are able to stop if case some
obstacle is on the road, etc. All this activities were not possible a few years ago and the
reason is that Artificial Intelligence, which is responsible for this tasks, were born in the
last century. This project consists in introducing one field from inside this science, which
in spite of beeing born in the 50s, it is already present daily in our lifes. We are talking
about Deep Learning.
Deep Learning, which is included inside Maching Learning, it is a subcategory of Artificial Intelligence. It is a self learning method, form by diferent learning layers. It is
Neural Networks the structures which Deep Learning models are made of. Each Neural
Network model has a diferent composition and can be used in some specific tasks.
This project starts with an introduction to Deep Learning, its history and its precedents. Right after it is introduced how Deep Learning works, what is through Neural
Networks. About this topic, we will focus on Convolutional Neural Networks (CNN). Finally, two applications are done in R lenguage where we will try to clasify some images,
first in black and white, and then in color, all using the keras library | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 65 p. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Introducción al Deep Learning. Aplicación en R | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativa | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Estadística | es |
dc.publication.endPage | 51 | es |