Trabajos Fin de Estudios - Ikasketen Amaierako Lanak

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http://hdl.handle.net/2454/1

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Análisis de la integración de k-NN en redes neuronales para clasificación de datos tabulares y visuales
(2024) Marín Jiménez, Olga Nínive; Sesma Sara, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este trabajo se centra en un estudio sobre cómo la integración de k-NN (k vecinos más cercanos) en redes neuronales, utilizando conjuntos de datos tabulares e imágenes, puede influir en los resultados de clasificación binaria y multiclase. Se lleva a cabo una comparación detallada entre cinco modelos distintos: un clasificador lineal como base, k-NN sin ajustes adicionales, un clasificador lineal que utiliza las probabilidades proporcionadas por k-NN para distinguir entre ejemplos simples y complejos durante el proceso de entrenamiento, un clasificador lineal que aplica k-NN exclusivamente en la fase de inferencia interpolando la distribución estimada por k-NN con la del clasificador y un clasificador lineal que realiza estas tareas tanto en el entrenamiento como en la fase de inferencia. Este enfoque tiene como objetivo principal resaltar la amplia aplicabilidad y versatilidad de esta técnica en la mejora de la precisión y adaptabilidad de los modelos de clasificación. Los resultados obtenidos de esta investigación proporcionarán una comprensión más profunda sobre cómo la fusión de k-NN y redes neuronales puede potenciar las capacidades de clasificación en una variedad de escenarios, desde datos tabulares hasta imágenes.
Open Access
Análisis de los datos de seguimiento con GPS en ganadería extensiva y su aplicación para la monitorización medioambiental
(2024) Sarrías Rodríguez, Aitana; Frías Paredes, Laura; Gastón Romeo, Martín; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es indagar y explorar la aplicación de diferentes herramientas de apoyo de sistemas de posicionamiento global en las actividades de ganadería extensiva. En él se aborda el estudio de los datos de seguimiento por GPS de un ganado durante la temporada estival en el Pirineo Aragonés, con el fin de aprovechar la información que ofrece el comportamiento del rebaño para identificar aspectos relacionados con el medioambiente (como la gestión del monte, identificación de zonas de pérdida de pasto frente a matorral y que a la postre inciden en aspectos cruciales como el riesgo de incendios o la pérdida de biodiversidad). Además, se observará la presencia de depredadores y el impacto de estos en el rebaño. El problema se afrontará desde el punto de vista del análisis multivariante haciendo especial énfasis en el análisis clúster, búsqueda de patrones e identificación de datos anómalos.
Embargo
Aplicación de la segmentación semántica para el análisis del efecto del cambio climático en la cubierta vegetal de la Antártida
(2024) Gastearena Irigoyen, Amaia; Pérez Goya, Unai; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
En las últimas décadas, la Antártida ha experimentado cambios significativos, desde el colapso de enormes plataformas de hielo hasta el retroceso de glaciares costeros. Estos eventos, junto con la acelerada pérdida de hielo en la península antártica y la variabilidad en la extensión del hielo marino, son indicadores claros de la influencia del cambio climático en esta región. El presente trabajo tiene como objetivo analizar los efectos del cambio climático usando un enfoque alternativo: el análisis de los cambios producidos en la cubierta vegetal. Para ello se dispone de fotografías capturadas in situ a lo largo de dos décadas. Mediante el etiquetado y preprocesamiento de dichas imágenes y la implementación de técnicas de aprendizaje profundo para la segmentación semántica de imágenes, se pretende observar la evolución de distintos tipos de vegetación hallados en la Antártida.
Open Access
Comparación de algoritmos de detección de outliers para prevenir el fracaso escolar
(2024) Arbizu Castillón, Iranzu; Urío Larrea, Asier; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
En este proyecto, se comparan seis algoritmos: K-means, DBSCAN, One-Class SVM, Isolation Forest y HBMO, para la detección de outliers en conjuntos de datos educativos. El objetivo es identificar a los alumnos en riesgo de fracaso escolar mediante la aplicación de estos algoritmos en datos preprocesados. Evaluamos cada algoritmo en términos de precisión, recall, F1 score y tiempo de ejecución para determinar el más eficaz y eficiente. Este estudio busca proporcionar una herramienta que ayude a educadores a intervenir tempranamente, mejorando las oportunidades académicas y reduciendo las tasas de fracaso escolar.
Open Access
Comparación de métodos de clasificación de texto en euskera
(2024) Agesta Pérez-Ilzarbe, Ibai; Sesma Sara, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
En el marco del procesamiento del lenguaje natural, se realizan diferentes técnicas de preprocesado de texto y se utilizan modelos clásicos de Aprendizaje Automático y modelos de Aprendizaje Profundo para comparar sus rendimientos en un conjunto de datos que trata de clasificar textos en euskera en diferentes categorías. Después, se trata de analizar y comparar los diferentes métodos de preprocesado y de clasificación, así como sus respectivos parámetros para estudiar cómo se comportan estos algoritmos en un idioma distinto al que se usó en la creación de los modelos.
Open Access
Procesamiento del lenguaje natural en redes sociales: caso de Instagram y la App de Fitness Strava
(2024) Sancet Acedo, Irune; Armendáriz Íñigo, José Enrique; Alzate Barricarte, Miriam; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
En los últimos años, ha surgido un creciente interés del boca-oído electrónico (eWOM) y su impacto en los consumidores, particularmente en el contexto de las redes sociales. Este fenómeno se ha convertido en un elemento crucial para el marketing y el engagement, dado que las plataformas sociales permiten una rápida y amplia difusión de opiniones y experiencias de los usuarios. Numerosos estudios han demostrado el gran impacto que las publicaciones tienen en el proceso de decisión de compra de los consumidores. En el presente estudio se realiza un análisis detallado de las publicaciones de Strava en Instagram, centrándose en el rol que desempeña el contenido textual, abarcando el análisis de sentimientos y el modelado de temas. Para ello, se han implementado técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, predominando el uso de los transformers. Los resultados obtenidos revelan que el sentimiento positivo de las publicaciones afecta en el número de comentarios que reciben las publicaciones, pero no afecta en el número de “me gustas”. Además, se obtienen diversos temas de las publicaciones que aumentan el número de likes y el número de comentarios, como los challenges, los mapas de los recorridos del entrenamiento que muestran figuras, los podcasts, la música, los records, los logros y diversos deportes como el senderismo. Los hallazgos obtenidos generan implicaciones prácticas significativas para las empresas, permitiéndoles recopilar información valiosa para mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer su imagen de marca en el mercado. Del mismo modo, estos resultados pueden guiarles sobre los factores y aspectos en los que deben centrarse al realizar sus publicaciones, para que sean atractivas.
Open Access
Satelite bidezko irudien segmentazio semantikoa
(2024) Macicior Michelena, Jaione; Pérez Goya, Unai; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Azken urteotan, droneak tresna berritzaile gisa agertu dira nekazaritza-ingurumeneko teledetekzioan. Dronetan muntatutako kamerek urruneko sentsore pasibo gisa jokatzen dute eta kalitatezko irudiak modu erraz eta eraginkorrean lortzea ahalbidetu dute. Satelite bidez lortutako irudiek ere funtsezko tresnak dira teledetekzioan, Lurrari buruzko informazio sorta zabala ematen baitute. Gainera, dagoeneko dauden hainbat webgune nahiz prgramei esker, informazio asko eskuragarri dago. Proiektu honetan irudi multiespektro satelitalak erabiliko dira kalitatezko datuak lortzeko eta segmentazioa modu erraz eta eraginkorrean egiteko. Prozesu honen helburua drone bidez lortutako edozein irudi segmentatzeko gai den sare neuronal bat garatzea da, horrela aldez aurretik eskuz etiketatzeko lana saihestuz. Bertze modu batean esanda, eskuragarri dauden kalitate handiko irudiak erabiliko dira ondoren lortutako irudiei segmentazio semantikoa aplikatzeko, eskuzko lana ahalik eta gehien minimizatuz.
Open Access
Simulación del juego del laberinto para potenciar el desarrollo de habilidades cognitivas
(2024) Uriarte Alfaro, Yue; Mallor Giménez, Fermín; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El cambio estructural en la población ha suscitado problemas en el ámbito de la salud pública, lo que ha obligado a actualizar y establecer nuevos fundamentos en el entorno de la salud mental y el deterioro de las capacidades cognitivas. En este contexto, técnicas como la estimulación cognitiva han ganado popularidad, respaldadas por estudios que demuestran que un adecuado estimulo cognitivo puede mejorar significativamente la salud y calidad de vida de las personas mayores. Los juegos, como el ”Juego del laberinto”, son efectivos para potenciar las capacidades cognitivas y contribuir al buen desarrollo cognitivo. Este hecho ha impulsado la investigación sobre la automatización de la creación de laberintos. En este trabajo, se exploran nuevas formas de generar laberintos parametrizados y se realiza un análisis exhaustivo de cómo cambios en estos parámetros pueden producir laberintos con diferentes niveles de dificultad, lo que podría permitir su clasificación.
Open Access
Técnicas multivariantes para la caracterización del estado y evolución de una ganadería ovina de raza ansotana
(2024) Remírez Remírez, María; Frías Paredes, Laura; Gastón Romeo, Martín; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
La selección genética en animales se ha convertido en un pilar fundamental para optimizar la reproducción en la granja, mejorando características como la prolificidad en ovinos mediante la definición y aplicación de criterios selectivos. Estos procedimientos son esenciales para tomar decisiones informadas dentro de un programa de cría, orientados a maximizar la eficiencia y productividad. La selección es el proceso de elegir aquellos individuos que serán utilizados como reproductores en un rebaño para generar la siguiente generación. En otras palabras, la selección genética en campo en ovinos es una práctica donde se escogen los animales más aptos para el cruce, con el fin de obtener una descendencia con mejores características productivas. La selección es la herramienta más poderosa que posee el criador para mejorar sus ovinos. En este estudio se aplican técnicas multivariantes para la caracterización del estado y evolución de una ganadería de raza ansotana. Disponer de históricos de producción, comportamiento y características de los animales de una ganadería se presenta como una gran ayuda en tareas fundamentales en la crianza como la selección de hembras nodrizas y sementales. Cuestiones como qué animal seleccionar como semental, qué características fomentar en una raza, qué heredabilidad tienen estas características son susceptibles de ser abordadas bajo la perspectiva del análisis multivariante. Igualmente, la identificación de familias, parentescos e índices de consanguinidad en el ganado pueden ayudar a tomar decisiones importantes en la gestión del mismo.
Embargo
Validación del sistema de análisis de la marcha JERO con el sistema gold-standard GAITRite en población adulta
(2024) Roldán Escuchuri, Jesús; Lecumberri Villamediana, Pablo; Millor Muruzábal, Nora; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Medir la capacidad de la marcha en personas es crucial no solo para evaluar la función física, sino también para: diagnosticar lesiones en diferentes grupos de población, monitorizar la progresión de enfermedades y evaluar la efectividad de tratamientos con el objetivo final de apoyar la independencia funcional y la calidad de vida de los individuos. Al igual que un análisis de sangre es útil para conocer nuestro estado de salud general, los parámetros espaciales y temporales de la marcha proporcionan una información valiosa del estado funcional de una persona.

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