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dc.date.accessioned 2021-04-20T12:36:53Z
dc.date.available 2021-04-20T12:36:53Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117398
dc.description.abstract La presente investigación propone analizar la técnica de transfer learning y la comparación de distintos modelos pre-entrenados, para determinar si estos pueden ser utilizados efectivamente en el caso de estudio, la clasificación de productos para el Banco Alimentario de La Plata, a partir del reconocimiento de imágenes. es
dc.language es es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Machine learning es
dc.subject Transfer learning es
dc.subject TensorFlow es
dc.subject Keras es
dc.subject Redes Neuronales Convolucionales es
dc.subject Dataset es
dc.subject Modelos pre-entrenados es
dc.subject COCO (Common Objects in Context) es
dc.subject MobileNet es
dc.subject Inception es
dc.subject RCNN es
dc.subject SSD es
dc.subject Python es
dc.subject Maxpooling es
dc.title Análisis de la técnica Transfer Learning en Machine Learning a través de un caso de estudio: La clasificación de productos en el Banco Alimentario de La Plata es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person De Luca, Agustín es
sedici.creator.person Irigoitia, Matías Exequiel es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Pons, Claudia es
thesis.degree.name Licenciado en Sistemas es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2021-04-19


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