Diseño de un sistema de clasificación de limones usando una red neuronal convolucional en el mercado Unión y Dignidad de la ciudad de Puno - 2022
Descripción del Articulo
En esta investigación, se explora el uso de las redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación de limones en el mercado unión y dignidad de la ciudad de Puno, con fecha de ejecución 07/06/2022 – 06/12/2022. En la actualidad los sistemas de clasificación mejoran en gran medida el proble...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
| Repositorio: | UNAP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
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Diseño de un sistema de clasificación de limones usando una red neuronal convolucional en el mercado Unión y Dignidad de la ciudad de Puno - 2022 Centeno Palomino, Jharol Iván Red neuronal convolucional Código Drive Modelo Clasificación https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05 |
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En esta investigación, se explora el uso de las redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación de limones en el mercado unión y dignidad de la ciudad de Puno, con fecha de ejecución 07/06/2022 – 06/12/2022. En la actualidad los sistemas de clasificación mejoran en gran medida el problema de la velocidad y la eficiencia de las personas. La presente investigación se centra en la creación de un modelo de clasificación de imágenes de limones en dos categorías: limones en buen estado y limones en mal estado. Las redes neuronales necesitan entrenarse, es por ello que se genera un conjunto de 1000 imágenes para cada categoría. Finalmente se desarrolla el modelo en Google Colaboratory (COLAB) y los resultados de precisión que se obtienen en el modelo se calcula dividiendo el número de casos favorables sobre el número de casos totales, obteniendo como resultado un 90% de precisión del modelo, esto demuestra la efectividad del sistema logrado, el sistema puede ser mejorado lo que conlleva a una serie de recomendaciones para mejoras del modelo. |
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Finalmente se desarrolla el modelo en Google Colaboratory (COLAB) y los resultados de precisión que se obtienen en el modelo se calcula dividiendo el número de casos favorables sobre el número de casos totales, obteniendo como resultado un 90% de precisión del modelo, esto demuestra la efectividad del sistema logrado, el sistema puede ser mejorado lo que conlleva a una serie de recomendaciones para mejoras del modelo.application/pdfspaUniversidad Nacional del Altiplano. 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