Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorFlórez Valencia, Leonardo
dc.contributor.advisorLeonardo, Flórez Valencia
dc.contributor.authorEdwin Armando, Guerrero Burbano
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.date.accessioned2022-08-08T15:48:34Z
dc.date.available2022-08-08T15:48:34Z
dc.date.created2022-04-20
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10554/61212
dc.description.abstractEste artículo, es el resultado de analizar, configurar, parametrizar, testear y comparar el servicio Auto ML (Machine Learning) de Azure Custom Vision de Microsoft, para lo cual se ha usado una base de datos que contiene un dataset de 400 fotos de hoja de yuca, quienes describen cuatro enfermedades, a saber: cbb (cassava bacterial blight), cbsd(cassava Brown Streak Disease), cgm(cassava Green spider mite), cmd(cassava mosaic disease) y healthy. Una vez analizado el servicio, este articulo aborda la clasificación de enfermedades de cassava a partir de la hoja de la planta, para lo cual se entrena el modelo y se realizan las pruebas respectivas. Finalmente, se evidencia, verifica y analiza el modelo propuesto por Microsoft, se describen sus componentes, el algoritmo y la arquitectura.spa
dc.formatPDF
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectAprendizaje de máquina automático
dc.subjectAlgoritmo
dc.subjectVision personalizada
dc.subjectReconocimiento de imagenes
dc.subjectCassava
dc.titleUso del modelo de caja negra Auto ML Custom Vision de Microsoft, en la clasificación de imágenes y su arquitectura internaspa


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer
attachment_0_Pr ... o_EdwinGuerrero_AI.doc.pdf20.26Mbapplication/pdfVer/

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

© AUSJAL 2022

Asociación de Universidades Confiadas a la Compañía de Jesús en América Latina, AUSJAL
Av. Santa Teresa de Jesús Edif. Cerpe, Piso 2, Oficina AUSJAL Urb.
La Castellana, Chacao (1060) Caracas - Venezuela
Tel/Fax (+58-212)-266-13-41 /(+58-212)-266-85-62

Nuestras redes sociales

facebook Facebook

twitter Twitter

youtube Youtube

Asociaciones Jesuitas en el mundo
Ausjal en el mundo AJCU AUSJAL JESAM JCEP JCS JCAP