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Aprendizaje automático
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1
artículo
This study addresses the global issue of marine pollution, with a particular focus on plastic bag contamination, by leveraging real-time object detection techniques powered by deep learning algorithms. A detailed comparison was carried out between the YOLOv8, YOLO-NAS, and RT-DETR models to assess their effectiveness in detecting plastic waste in underwater environments. The methodology encompassed several key stages, including data preprocessing, model implementation, and training through transfer learning. Evaluation was conducted using a simulated video environment, followed by an in-depth comparison of the results. Performance assessment was based on critical metrics such as mean average precision (mAP), recall, and inference time. The YOLOv8 model achieved an mAP50 of 0.921 on the validation dataset, along with a recall of 0.829 and an inference time of 14.1 milliseconds. The YOLO-N...
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artículo
This study addresses the global issue of marine pollution, with a particular focus on plastic bag contamination, by leveraging real-time object detection techniques powered by deep learning algorithms. A detailed comparison was carried out between the YOLOv8, YOLO-NAS, and RT-DETR models to assess their effectiveness in detecting plastic waste in underwater environments. The methodology encompassed several key stages, including data preprocessing, model implementation, and training through transfer learning. Evaluation was conducted using a simulated video environment, followed by an in-depth comparison of the results. Performance assessment was based on critical metrics such as mean average precision (mAP), recall, and inference time. The YOLOv8 model achieved an mAP50 of 0.921 on the validation dataset, along with a recall of 0.829 and an inference time of 14.1 milliseconds. The YOLO-N...
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artículo
Publicado 2024
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The primary focus of this article was to employ Ultralytics technology, specifically YOLOv8, in object recognition. This involved utilizing supervised learning and other machine learning techniques. The article took into consideration the definitions of object detection and model training to effectively categorize solid waste, thereby facilitating recycling efforts. Following this, each object class was manually identified using the LabelImg tagger, considering the positions of the objects within the images. This approach led to the analysis of 1517 images and produced notably high-quality and significant results.
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artículo
Publicado 2021
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Computer vision is one of the fields of Artificial Intelligence that is flourishing because it focuses on the development and improvement of techniques that allow computers to identify, process and classify images, in a way that resembles human vision. This feature makes them an excellent tool for vehicle control systems. For this reason, we developed a system for the recognition of Mexico City license plates using artificial vision techniques, image processing and automatic learning, in order to monitor and speed up response times, when a stolen vehicle is found.
5
tesis de grado
Publicado 2023
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La evaluación de la coherencia es un problema relacionado al área del procesamiento del lenguaje natural, cuya complejidad radica principalmente en el análisis de la semántica y contexto de las palabras del texto. Afortunadamente, la arquitectura Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) puede capturar las variables antes mencionadas y representarlas como embeddings para realizar Fine-tunings. El presente estudio propone un modelo Second Fine-Tuned basado en BERT para detectar oraciones inconsistentes (evaluación de la coherencia) en abstracts científicos escritos en español/inglés. Para ello se han propuesto 2 métodos formales para la generación de abstracts incoherentes: Random Manipulation (RM) y K-means Random Manipulation (KRM). Se realizaron 6 experimentos; demostrando que realizar el Second Fine-Tuned mejora la detección de oraciones inconsistentes c...
6
artículo
Publicado 2022
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Computer vision is one of the fields of Artificial Intelligence that is flourishing because it focuses on the development and improvement of techniques that allow computers to identify, process and classify images, in a way that resembles human vision. This feature makes them an excellent tool for vehicle control systems. For this reason, we developed a system for the recognition of Mexico City license plates using artificial vision techniques, image processing and automatic learning, in order to monitor and speed up response times, when a stolen vehicle is found.
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artículo
Publicado 2017
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En este estudio se ha procurado identificar a los ingresantes que aprobarían a lo más dos de los cinco cursos en los que se matricularon para el semestre 2016-2 del Programa de Estudios Generales de la Universidad de Lima. Dicha identificación se basó en modelos de predicción, construidos con datos del semestre 2016-1 mediante el uso de análisis discriminante. La población de ingresantes se dividió en tres dominios de estudio y se construyeron modelos independientes de predicción para el rendimiento académico utilizando las funciones de clasificación de Fisher, evaluadas mediante los indicadores de rendimiento y la curva Receiver Operating Characteristic (ROC).
8
tesis de grado
Publicado 2024
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El aumento de ataques a través de malwares ha destacado la necesidad de una detección efectiva, pero lamentablemente, las herramientas actuales no logran satisfacer completamente estas necesidades mediante métodos tradicionales. Por este motivo, otros enfoques analíticos han ganado popularidad, como el análisis de memoria, también conocido como análisis forense de memoria. En este proceso, se genera un volcado de memoria que luego se analiza mediante herramientas como Volatility Framework. Esto permite a los analistas revisar toda la información y determinar la presencia de malware. Sin embargo, este procedimiento puede volverse complejo y puede llegar a consumir mucho tiempo. Por esta razón, se propone la utilización de modelos de machine learning y la creación de una base de datos. Este conjunto de datos permitirá entrenar de manera adecuada los modelos de clasificación pr...
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tesis de maestría
Publicado 2020
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Es una realidad aceptada que miles de toneladas de plásticos son desechados al entorno ambiental cada año y gran parte de estos son consumidos por las aves, peces y otros animales, causando alteraciones en su organismo y finalmente la muerte. Como un primer paso para la remediación de los ecosistemas dañados, es importante desarrollar un método rápido y confiable para identificar los contaminantes plásticos. Los plásticos son materiales orgánicos que en la mayoría de casos son producidos a partir de materias primas como la celulosa, carbono, gas natural, sal, y por supuesto el petróleo. Así, sus estructuras están compuestas de enlaces C – H cuyas propiedades significativas de absorción se encuentran en la región del infrarrojo de onda corta (SWIR) entre 1000 y 2500 nm, idóneo para el uso de una cámara hiperespectral que opera en una porción de esta región (NIR) entre...
10
artículo
Publicado 2011
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Nowkday the customers requires, complex edifications, it involves complex projects, with a wide variety of materials, installations, resources and procedures that requires the application of administration and planning of high performance, during the construction. Too, is necessary a constant and efficient revision of compatibilities, and feedback in the design of the project, before to begin the construction phase. Frequently the project design phase is completed and the construction phase is begun with a not optimized design, this last involves mistakes, incompatibilities and clashes between the specialties of the engineering. So the responsibility of the final design accord to the normative construction, pass to the builder company, so is common develop solutions and redesigns during the construction phase, this last is a bad and very critical situation, and can affect negatively on h...
11
artículo
Publicado 2011
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Nowkday the customers requires, complex edifications, it involves complex projects, with a wide variety of materials, installations, resources and procedures that requires the application of administration and planning of high performance, during the construction. Too, is necessary a constant and efficient revision of compatibilities, and feedback in the design of the project, before to begin the construction phase. Frequently the project design phase is completed and the construction phase is begun with a not optimized design, this last involves mistakes, incompatibilities and clashes between the specialties of the engineering. So the responsibility of the final design accord to the normative construction, pass to the builder company, so is common develop solutions and redesigns during the construction phase, this last is a bad and very critical situation, and can affect negatively on h...
12
tesis de maestría
Publicado 2023
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La enfermedad de chagas es causada por el protozoo Trypanosoma cruzi. Actualmente, su diagnóstico se basa en técnicas que buscan la detección del parásito. En esta investigación se utilizó herramientas de bioinformática para identificar péptidos altamente conservados que pueden interferir en el ciclo celular del parásito interrumpiendo su función. Se utilizó el programa Bepipred 2.0 para realizar una predicción In-silico de péptidos lineales y Swiss model para identificar candidatos conservados. Se logró realizar el tamizaje masivo de 152 secuencias de péptidos derivados de la proteína Cruzipaina (acceso GenBank: AAG35357.1), desplazados por 3 aminoácidos. Usando un robot para los pasos de acoplamiento de acetilación N-terminal para aumentar la estabilidad de estos péptidos. A continuación, la membrana conteniendo los péptidos impregnados (spot) fue enfrentada a suer...
13
tesis de maestría
Publicado 2024
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Esta tesis abordó el desarrollo de recursos computacionales para la detección y clasificación de disfluencias de tartamudez en español, cubriendo desde la recolección y anotación de audios hasta la implementación de un modelo de aprendizaje automático y estrategias de aumento de datos. Se recolectaron audios en español de cinco participantes con tartamudez, conformes a los estándares del dataset SEP-28K y con apoyo de dos especialistas en tartamudez. Aunque la naturaleza controlada de las grabaciones limitó la diversidad de disfluencias observadas, estos audios proporcionaron una base sólida para el desarrollo del modelo. El modelo presentado se basó en el modelo DisfluencyNet. Este modelo fue pre entrenado utilizando wav2vec 2.0 XLSR53 aprovechando su robusta base de datos multilingüe. El modelo demostró su capacidad para identificar y clasificar disfluencias en español,...
14
tesis de maestría
Publicado 2024
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Esta tesis abordó el desarrollo de recursos computacionales para la detección y clasificación de disfluencias de tartamudez en español, cubriendo desde la recolección y anotación de audios hasta la implementación de un modelo de aprendizaje automático y estrategias de aumento de datos. Se recolectaron audios en español de cinco participantes con tartamudez, conformes a los estándares del dataset SEP-28K y con apoyo de dos especialistas en tartamudez. Aunque la naturaleza controlada de las grabaciones limitó la diversidad de disfluencias observadas, estos audios proporcionaron una base sólida para el desarrollo del modelo. El modelo presentado se basó en el modelo DisfluencyNet. Este modelo fue pre entrenado utilizando wav2vec 2.0 XLSR53 aprovechando su robusta base de datos multilingüe. El modelo demostró su capacidad para identificar y clasificar disfluencias en español,...
15
tesis de grado
Publicado 2024
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This study aimed to compare the effectiveness of the YOLOv8n algorithm with different deep learning models in the task of automatic detection and counting of Colossoma macropomum postlarvae, a key process to improve aquaculture production and reduce mortality in this field. In order to evaluate the quality of the results, metrics such as accuracy, sensitivity, F1-Score and processing time were analyzed, comparing the performance of YOLOv8n with PP-PicoDet-det-L, Faster R-CNN and Grid R-CNN. The methodology employed included preprocessing and data augmentation techniques applied to a set of 71 images obtained from various mobile devices, which ensured greater representativeness and quality of the sample. The training of the algorithms was carried out in 12 epochs, using both a supercomputer and a workstation provided by IIAP. The results indicate that YOLOv8n exhibits superior performance...
16
tesis de grado
Publicado 2024
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Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
17
tesis de grado
Publicado 2025
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El presente proyecto propone el diseño e implementación de una solución tecnológica orientada a optimizar la detección temprana de incidentes en las reglas de negocio de la entidad bancaria. Actualmente, los diferentes canales del banco operan de manera fragmentada, generando información dispersa que dificulta la identificación oportuna de errores, retrasos operativos y riesgos de incumplimiento normativo. Esta situación afecta la capacidad del banco para reaccionar con agilidad ante eventos críticos y limita la toma de decisiones basada en datos. La solución propuesta integra un modelo de analítica de datos desarrollado en Python, el cual permite procesar, validar y analizar los desembolsos del día anterior mediante reglas automatizadas alineadas a las políticas institucionales. Esta arquitectura, basada en enfoques modernos como la Arquitectura Hexagonal y el uso de SQL Se...
18
objeto de conferencia
Publicado 2019
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El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPN por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado.
19
tesis de grado
Sistema predictivo para la detección y control de la plaga de la araña roja del tomate en Lambayeque
Publicado 2024
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Este presente estudio aborda un problema crítico en la agricultura peruana, centrándose en la detección y control de la plaga de la araña roja en los cultivos de tomate en Lambayeque. Los objetivos incluyeron la aplicación de métricas de calidad de datos para seleccionar y preprocesar imágenes de tomates y la implementación de modelos de deep learning para la detección y clasificación de la plaga. La metodología combinó eXtreme Programming (XP) y CRISP-DM, lo que permitió un enfoque ágil y de alta calidad para el desarrollo del sistema web y la creación de modelos de deep learning. Los resultados fueron altamente alentadores: obtuvimos un dataset de imágenes de hojas de tomate de alta calidad, con una tasa de aprobación superior al 95%, sentando una base sólida para el sistema. Los modelos de deep learning alcanzaron una precisión excepcional en la detección y clasifi...
20
tesis de grado
Publicado 2025
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La amenaza sísmica en el Perú hace esencial el monitoreo estructural de hospitales e instituciones educativas. Tradicionalmente, este se realiza en el centro de masa mediante acelerómetros, pero en estructuras con irregularidad torsional, la máxima respuesta sísmica no ocurre en ese punto debido a la excentricidad entre el centro de rigidez y el centro de masa. Esta investigación desarrolla una metodología para estimar el daño en edificaciones con irregularidad torsional a partir del monitoreo en su centro de masa. Se realizaron simulaciones numéricas y ensayos experimentales para formular un modelo predictivo de la respuesta máxima. Se analizaron 36 modelos estructurales simplificados con análisis dinámico no lineal, obteniendo un modelo que estima las distorsiones máximas con un error del 4.054% y un coeficiente de determinación de 0.955. Luego, se realizaron ensayos en m...
