Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/132289
Títol: | Exploración de técnicas de semi-supervised learning para la clasificación de células de sangre periférica |
Autoria: | León Ortiz, Isaac |
Tutor: | Alférez, Santiago |
Altres: | Calvet Liñán, Laura |
Resum: | Mitjançant el processament d'imatges digitals, l'aprenentatge automàtic i les eines d'aprenentatge profund, s'ha aconseguit crear una base de dades d'imatges de cèl·lules de mostres de frotis de sang perifèrica d'un període de 9 anys. Amb aquest i altres conjunts de dades tan grans i amb tanta informació, pot ser difícil aconseguir trobar l'algoritme de machine learning capaç d'analitzar i classificar la informació amb el menor consum de recursos i obtenint els millors resultats. Aquest treball final de màster utilitza tècniques de semi-supervised learning per minimitzar la problemàtica i millorar la precisió de classificació respecte a altres tècniques com les Xarxes Neuronals convolucionals. Com a resultat de l'estudi s'han generat dos models de xarxes neuronals, una Xarxa Neuronal convolucional que permet la classificació de les imatges amb una precisió de l'95%, i una xarxa neuronal profunda que utilitza codificadors automàtics i una capa densa per identificar cada cèl·lula amb una precisió de l'96%. Aquests resultats evidencien la utilitat de tècniques de semi-supervised learning a la classificació i anàlisi de dades sense etiquetar, i poden donar peu a un millor enteniment de l'funcionament i aplicabilitat de les xarxes neuronal en qualsevol camp de la bioinformàtica. |
Paraules clau: | intel·ligència artificial machine learning xarxa neuronal convolucional |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | 8-jun-2021 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
isaacleorTFM0621memoria.pdf | Memoria del TFM | 2,61 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons