Aplicación de las técnicas de Machine Learning para la detección en imágenes de monedas falsas y verdaderas de cinco soles
Descripción del Articulo
Conseguir desarrollar un modelo con técnicas de Machine Learning para la detección por imágenes en monedas falsas y verdaderas de cinco soles Peruanos El tipo de investigación en este proyecto definió como básico tecnológico con un nivel experimental y un diseño pre-experimental al usar como métrica...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Andina del Cusco |
| Repositorio: | UAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uandina.edu.pe:20.500.12557/5627 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12557/5627 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Machine learning Monedas falsas https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | Conseguir desarrollar un modelo con técnicas de Machine Learning para la detección por imágenes en monedas falsas y verdaderas de cinco soles Peruanos El tipo de investigación en este proyecto definió como básico tecnológico con un nivel experimental y un diseño pre-experimental al usar como métrica porcentual derivada de la ma- triz de confusión. La población se constituyó de un total de 496 imágenes de monedas de cinco soles entre verdaderas y falsas teniendo las cuales pasaran por la técnica de Data Augmentation para tener 800 imágenes por cada categoría expedidas en el modelo 2010-2015 y como instrumento de recolección de datos utilizaremos una cámara fotografía. Como conclusión principal tenemos que el modelo “Final_Model” se desarrolló usando las técnicas de Machine Learning de manera teórica y práctica que conllevo a cumplir nuestro objetivo principal en esta investigación que es aplicar las técnicas de Machine Learning en la detección de monedas falsas y verdaderas de cinco soles Peruanos satisfactoriamente respondiendo al objetivo principal de la investigación. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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