Repositorio de producción científica de la Universidad de Sevilla

Raspberry pi como plataforma de algoritmos de Machine Learning: reconocimiento de imágenes y datos financieros en streaming

 

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dc.contributor.advisor Toral Marín, Sergio es
dc.creator Rodríguez González, Manuel Jesús es
dc.date.accessioned 2018-11-13T15:57:27Z
dc.date.available 2018-11-13T15:57:27Z
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/11441/80119
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 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ *
dc.subject Raspberry pi es
dc.subject Machine Learning es
dc.subject Streaming es
dc.subject Reconocimiento de imágenes es
dc.subject Datos financieros 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
Size: 8.315Mb
Format: PDF

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