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http://infotec.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1027/739| Evaluación del desempeño de diferentes técnicas de aprendizaje computacional aplicadas a la clasificación de imágenes remotas | |
| Helio Salvador Jiménez García | |
| TANIA AGLAE RAMIREZ DEL REAL | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-CompartirIgual | |
| Clasificación de imágenes remotas Redes neuronales artificiales Bases de datos de imágenes remotas | |
| El presente documento describe el proceso y los resultados obtenidos de una serie de experimentos llevados a cabo con la finalidad de evaluar el desempeño de modelos de clasificación de imágenes remotas. Se trabaja con varios modelos de clasificación, a los cuales se les mide su desempeño empleando una serie de métricas para tal fin; de tal manera que podamos hacer comparaciones entre cada uno y resaltar sus principales ventajas. La clasificación se lleva a cabo sobre tres conjuntos de imágenes remotas, cada uno de ellos con características que lo diferencian de los otros y que ayudan a evaluar el desempeño de los clasificadores. | |
| INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación | |
| 2023-12 | |
| Trabajo de grado, maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Maestros | |
| Jiménez García, Helio Salvador. (2023). Evaluación del desempeño de diferentes técnicas de aprendizaje computacional aplicadas a la clasificación de imágenes remotas. INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación. | |
| TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES | |
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| publishedVersion - Versión publicada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencia de Datos e Información |
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| INFOTEC_MCDI_HSJG_03062024.pdf | 11.11 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |