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    Estudio del rendimiento de algoritmos de machine learning tradicionales para la detección de fraude en datasets desbalanceados usando técnicas de remuestreo

    Autor/es: Orte Nieto, AsierAutoridad de la Universidad Europea
    Director/es: Antolínez García, Alfonso
    Palabra/s clave: Aprendizaje automático; Aprendizaje supervisado
    Titulación: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
    Fecha de defensa: 2022-10
    Tipo de contenido: TFM
    URI: http://hdl.handle.net/20.500.12880/3000
    Resumen:
    El objeto del presente proyecto es crear un dataset de imágenes con algunos de los hongos que afectan a hojas del maíz, y mediante una técnica de Machine Learning conocida como Trasfer Learning y Redes Neuronales Convolucionales ser capaz de clasificar correctamente las imágenes con su clase correspondiente.
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    Tamaño: 975.5Kb
    Formato: PDF
    Tipo de contenido: TFM

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