Listar por materia "Aprendizaje profundo"
Mostrando ítems 1-15 de 15
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Análisis comparativo de algoritmos de machine learning para clasificar enfermedades pulmonares, haciendo uso de imágenes radiográficas
(Universidad Señor de Sipán, 2024)Las enfermedades pulmonares como el SARS-COV-2 y la neumonía plantean desafíos críticos para la salud pulmonar, requiriendo una identificación temprana para mejorar el diagnóstico y la atención médica. La presente ...Acceso abierto -
Análisis de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de cáncer de cuello uterino utilizando imágenes de papanicolaou
(Universidad Señor de Sipán, 2024)La enfermedad del cáncer del cuello uterino requiere de un diagnóstico certero y anticipado por consiguiente que el objetivo de la investigación fue evaluar la efectividad de algoritmos de aprendizaje automático en la ...Acceso abierto -
Clasificación de enfermedades en cultivos de arroz mediante Deep Learning: Una revisión sistemática
(Universidad Señor de Sipán, 2025)El presente trabajo aborda la importancia de la detección y clasificación de enfermedades en el arroz, uno de los cultivos más relevantes a nivel mundial. El objetivo radica en identificar las arquitecturas de aprendizaje ...Acceso abierto -
Clasificación de la viruela del mono mediante aprendizaje profundo y técnicas de procesamiento de imágenes
(Universidad Señor de Sipán, 2024)El brote de la viruela del mono es una enfermedad causada por el virus Orthopox, es el más cercano al virus de la viruela, cuyos contagios siguen aumentando a nivel mundial. La presente investigación busca comparar el ...Acceso abierto -
Comparación de métodos de explicación del comportamiento de modelos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes digitales
(Universidad Señor de Sipán, 2024)Este estudio tuvo como objetivo comparar diferentes métodos de explicación del comportamiento de modelos de aprendizaje profundo en el procesamiento de imágenes digitales. Se implementaron tres métodos ampliamente ...Acceso abierto -
Evaluación de algoritmos para el procesamiento de imágenes usando aprendizaje profundo aplicada a la clasificación de enfermedades oculares
(Universidad Señor de Sipán, 2025)Las enfermedades oculares son una problemática que impacta la salud visual, pudiendo llevar a la pérdida de la capacidad visual. Por ende, realizar una clasificación precisa y temprana de estos trastornos mediante el ...Acceso abierto -
Identificación automática de gatos mediante reconocimiento de imágenes usando redes neuronales convolucionales
(Universidad Señor de Sipán, 2022)Existe una alta tasa de mascotas domesticas abandonadas en el Perú, las entidades gubernamentales y no gubernamentales luchan cada día para que estos números se reduzcan con diferentes campañas, incentivando a la adopción ...Acceso abierto -
Implementación de un modelo de aprendizaje profundo para la traducción de lenguajes de señas
(Universidad Señor de Sipán, 2024)En el Perú, se ha registrado un elevado número de personas con discapacidad auditiva y dificultad para oír, de acuerdo con el Censo Nacional de Población (INEI-2017), con más de 232,000 individuos en ambas categorías. ...Acceso abierto -
Método de Clasificación Automática de Deficiencias Nutricionales en Hojas de Cafeto Mediante Procesamiento de Imágenes Digitales y Aprendizaje Profundo
(Universidad Señor de Sipán, 2024)El objetivo del estudio fue proponer un método de clasificación automática de deficiencias nutricionales en hojas de cafeto mediante procesamiento de imágenes digitales y aprendizaje profundo, con el fin de superar las ...Acceso abierto -
Método de detección combinando técnicas de aprendizaje profundo para clasificar imágenes de melanoma: Una revisión sistemática
(Universidad Señor de Sipán, 2025)La presente revisión sistemática analiza distintos artículos que contienen técnicas de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales generativas ...Acceso abierto -
Métodos basados en aprendizaje profundo para la evaluación de patologías en hormigón estructural: una revisión sistemática
(Universidad Señor de Sipán, 2025)El aprendizaje profundo demostró ser una herramienta efectiva en la detección de patologías en hormigón estructural, permitiendo mejorar los procesos de inspección y mantenimiento. Esta revisión sistemática tiene como ...Acceso abierto -
Métodos y tecnologías emergentes para la detección y clasificación automatizada del estado de madurez en frutas: una revisión sistemática
(Universidad Señor de Sipán, 2025)Este trabajo de investigación realiza una revisión sistemática de los métodos y tecnologías emergentes para la detección y clasificación automatizada del estado de madurez en frutas, con un enfoque en el uso de inteligencia ...Acceso abierto -
Reconocimiento de expresiones faciales de tristeza utilizando aprendizaje profundo
(Universidad Señor de Sipán, 2021)En la actualidad, el presente tema de investigación, “El reconocimiento de expresiones faciales”, está copando muchos ámbitos de la ciencia. Puesto que, se está aplicando para mejorar muchos tipos de campos. En mención ...Acceso abierto -
Revisión bibliográfica de técnicas de deep learning para la detección de ataques distribuidos de denegación de servicios
(Universidad Señor de Sipán, 2019)En los últimos años los ataques distribuidos de denegación de servicios DDoS (por sus siglas en inglés, Distributed Denial of Service) se han convertido en uno de los principales problemas de distintas empresas que poseen ...Acceso abierto -
Revisión sistemática sobre el uso de aprendizaje profundo para la detección de enfermedades en plantas de arroz
(Universidad Señor de Sipán, 2025)Queda evidenciado que las enfermedades en plantas de arroz producen un impacto de riesgo para la seguridad alimentaria y pueden causar pérdidas de hasta el 80% de la producción manteniendo un amplio porcentaje de perdidas. ...Acceso abierto