Browsing by Author "Galar Idoate, Mikel"
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A deep learning approach to aerial LiDAR point cloud segmentation
(2021) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Gracias a la evolución tecnológica experimentada estos últimos años, cada vez disponemos de hardware más potente a precios más bajos. Esto ha provocado que la información que seamos capaces de procesar sea cada vez más ... -
Algoritmo evolutivo para la optimización y generación de rutas de recogida selectiva de basura. Ahorro en costes y emisiones de Co2
(2016) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
La recogida selectiva de basura y residuos urbanos, presta un servicio muy importante para la sociedad. Cada día son muchas las rutas realizadas por los vehículos que se encargan de la recogida de basura. Sin embargo ... -
Análisis de sentimientos en armonías y melodías mediante Deep Learning
(2019) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Este proyecto consiste en determinar la capacidad de las redes neuronales profundas (Deep Learning) para analizar el sentimiento que transmite la música. La música es algo que transmite sentimientos de una ... -
Análisis, diseño e implemetación de un set-up de captura masiva de imágenes para el entrenamiento de modelos de Deep learning.
(2021) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako LanaEste trabajo está enmarcado dentro del proyecto "Emotional Films" de la Universidad Pública de Navarra. Emotional Films pretende conseguir mediante Deep Learning el desarrollo de un detector de emociones con el que poder ... -
Análisis, diseño y despliegue de una base de datos orientada a grafos para la investigación de Derivaciones de Responsabilidades
(2019) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
La principal finalidad del proyecto es el desarrollo de un sistema de investigación de Derivaciones de Responsabilidades para el departamento de Gestión de Deudas de la empresa Tracasa Instrumental ... -
Aprendizaje de distancias basadas en disimilitudes para el algoritmo de clasificación KNN
(2015) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
El objetivo de este proyecto es el de tratar de mejorar el algoritmo KNN (k vecinos más cercanos) sustituyendo la distancia Euclidea clásica por disimilitudes parametrizadas que serán ajustadas utilizando un algoritmo ... -
Behavioral analysis in cybersecurity using machine learning: a study based on graph representation, class imbalance and temporal dissection
(2022) Tesis doctoral / Doktoretza tesia
The main goal of this thesis is to improve behavioral cybersecurity analysis using machine learning, exploiting graph structures, temporal dissection, and addressing imbalance problems.This main objective is divided into ... -
Capas basadas en operadores OWA para Redes Neuronales Convolucionales
(2020) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
En este trabajo exploramos una nueva forma de ampliar la capacidad de las Redes Neuronales Convolucionales. En concreto, planteamos una nueva t´ecnica para generar informaci´on adicional a partir de la salida de un bloque ... -
Creación de un sistema para la aplicación de redes neuronales convolucionales en un entorno de visión artificial
(2020) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
El trabajo consiste en realizar una aplicación capaz de integrar el lenguaje de programación Python y todas sus funcionalidades en un entorno de C++ para la captura y el procesado de imágenes en tiempo real a partir de ... -
A Deep Learning approach to land use classification in high resolution satellite imagery
(2020) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako LanaA lo largo de los últimos años ha aumentado el interés y la necesidad de disponer de información de usos y coberturas del territorio fiable y actualizada, siendo numerosos los proyectos de carácter local, nacional e ... -
Desarrollo de un mecanismo de combinación de clasificadores basado en los vectores de salidas más cercanas
(2014) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Este proyecto consiste en desarrollar un nuevo modelo de combinación de clasificadores basado en la similitud entre las salidas que se obtienen entre el ejemplo a clasificar y los ejemplos de entrenamiento. Es decir, ... -
Desarrollo de un modelo de predicción de parámetros clínicos pulmonares mediante sensores de temperatura y humedad usando técnicas de inteligencia artificial
(2021) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
En esta memoria se describe el desarrollo de un modelo de predicción de parámetros clínicos pulmonares mediante la utilización de sensores de temperatura y humedad como alternativa a la espirometría convencional. La toma ... -
Desarrollo de una aplicación Big Data sobre AWS para la monitorización de tweets sobre el COVID-19
(2021) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una aplicación para la monitorización de tweets sobre el COVID-19. La aplicación estará dividida en dos partes principales: Una de extracción, tratamiento y almacenamiento ... -
Desarrollo y evaluación de métodos de selección de características para la predicción de eventos adversos en pacientes polimedicados
(2017) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
El objetivo del proyecto consiste en el desarrollo y evaluación de diferentes métodos de selección de características automáticos para problemas de clasificación. La selección de características es una de las etapas más ... -
Detección de armas en vídeos mediante técnicas de Deep Learning
(2019) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Este TFG se centra en el estudio de técnicas de Deep Learning con el objetivo de crear un sistema detector de objetos capaz de detectar armas de forma automática en imágenes y vídeos. Para resolver este problema ... -
Detección de outliers en series temporales de contaminantes
(2020) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
La contaminación es un problema que nos toca a todos muy a fondo. La temperatura de la tierra sube cada vez más y más, los polos se están deshelando y las enfermedades que estaban extintas están resurgiendo por esta ... -
Diseño e implementación de una aplicación móvil multiplataforma para la recogida masiva de datos e imágenes, destinadas al entrenamiento de un modelo de deep learning en el proyecto EmotionalFilms.
(2021) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako LanaEste TFG se enmarca en el proyecto EmotionalFilms. El objetivo principal de este TFG es diseñar e implementar una aplicación móvil, funcional en dispositivos con sistema operativo Android e iOS. La aplicación se encargará ... -
Diseño, implementación y despliegue de una base de datos para la generación de modelos de Deep Learning: análisis de sentimientos vía imagen y seguimiento de la mirada (eye tracking)
(2021) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako LanaDesarrollo y puesta en funcionamiento del sistema de almacenamiento de información en la parte de Inteligencia artificial dentro del proyecto Emotional Films. La realización de esta parte del proyecto la hemos llevado a ... -
Elaboración de un sistema inteligente para la predicción de eventos adversos relacionados con la polimedicación en atención primaria
(2017) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Actualmente todos los datos médicos son almacenados digitalmente para obtener un acceso más rápido al historial clínico de los pacientes. Analizando estos datos se pueden obtener patrones o reglas que nos permitan ... -
Elaboración de un sistema inteligente para la predicción del número de visitas a urgencias en base a factores ambientales
(2018) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Tras la digitalización de la información sanitaria en bases de datos se han llevado a cabo numerosos proyectos de interés sobre esta información debido a su gran valor e interés tanto público como para los especialistas ...
