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Trabajo Fin de Grado
Raspberry pi como plataforma de algoritmos de Machine Learning: reconocimiento de imágenes y datos financieros en streaming
dc.contributor.advisor | Toral, S. L. | es |
dc.creator | Rodríguez González, Manuel Jesús | es |
dc.date.accessioned | 2019-02-13T19:11:58Z | |
dc.date.available | 2019-02-13T19:11:58Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.citation | Rodríguez González, M.J. (2018). Raspberry pi como plataforma de algoritmos de Machine Learning: reconocimiento de imágenes y datos financieros en streaming. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/82989 | |
dc.description.abstract | El objetivo de este trabajo es evaluar la implementación de modelos predictivos basados en redes neuronales y técnicas de Machine Learning en dispositivos con capacidad de cómputo relativamente baja para modelos de esta índole. Es por ello que en nuestro estudio el dispositivo seleccionado ha sido la Raspberry pi 3 y las dos aplicaciones que se verán son la clasificación de objetos mediante técnica de reconocimiento de imágenes y la predicción de valores futuros de datos financieros en procesos de datos en streaming. Se ha optado por introducir bases teóricas afines a las aplicaciones empleadas para favorecer la lectura dinámica del documento y para la correcta asimilación de conceptos. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.subject | Raspberry pi 3 | es |
dc.subject | Machine Learning | es |
dc.subject | Redes neuronales | es |
dc.title | Raspberry pi como plataforma de algoritmos de Machine Learning: reconocimiento de imágenes y datos financieros en streaming | 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 Electrónica | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación | es |
idus.format.extent | 66 p. | es |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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TFG-1776-RODRIGUEZ.pdf | 8.315Mb | ![]() | Ver/ | |