Aplicación web de determinación de características de las personas empleando Deep learning
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Fecha
2021
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Resumen
Este documento pretende mostrar al lector el desarrollo de una aplicación web donde muestra el funcionamiento comparativo de los algoritmos de RNA (Redes Neuronales Artificiales) de convolución "Max Pooling" comparado con el algoritmo "Complex Pooling" que es desarrollado por el grupo de investigación Osiris & Bioaxis de la Universidad El Bosque, que pretende en lo posible el reconocimiento de todo tipo de imágenes utilizando los principios del pensamiento complejo. A su vez este desarrollo será implementado dentro de una aplicación web para que comunidad científica estime los usos convenientes, con el ánimo de mejorar los resultados de las investigaciones realizadas (Reconocimiento de imágenes médicas, como electrocardiogramas, que pueden aplicarse en telemedicina). La metodología que se usó para el desarrollo de este proyecto fue la metodología ágil Xtreme Programming que permite una programación organizada, existe menor tasa de errores, el programador tiene una mayor satisfacción, solución de errores y versiones nuevas.
Descripción
Abstract
This document aims to show the reader the development of a web application where it shows the comparative performance of the ANN (Artificial Neural Networks) convolution algorithms "Max Pooling" compared to the algorithm "Complex Pooling" which is developed by the research group Osiris & Bioaxis of the Universidad El Bosque, which aims as far as possible the recognition of all types of images using the principles of complex thinking. In turn, this development will be implemented within a web application for the scientific community to estimate the convenient uses, with the aim of improving the results of the research carried out (recognition of medical images, such as electrocardiograms, which can be applied in telemedicine). The methodology used for the development of this project was the agile methodology Xtreme Programming that allows an organized programming, there is a lower error rate, the programmer has a higher satisfaction, bug fixes and new versions.
Palabras clave
Redes neuronales, Redes convolucionales, Modelo matemático, Códigos convolucionales, Inteligencia artificial
Keywords
Neural Networks, Convolutional neural, Artificial intelligence, Convolutional codes, Mathematical model