[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-121282-es":3,"doc-seo-121282-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},121282,3985741905716,"Rowan","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",38,"Examen","Proceso de titulación - Examen complejo de grado o de fin de carrera - Algoritmo de machine learning en el reconocimiento de imágenes","El reconocimiento de imágenes mediante Machine Learning (ML) es una subárea de la inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar y comprender imágenes con mayor cercanía a la percepción humana. La investigación se centra en redes neuronales convolucionales (CNNs), orientadas a procesar datos con estructura reticular propia de las imágenes, y organiza el trabajo en la recopilación y preparación de datos, la selección del modelo, el entrenamiento y la evaluación. Se sustenta su empleo por la precisión alcanzable, la automatización y la adaptación a nuevas tareas, reduciendo el esfuerzo humano, con énfasis en la identificación de patrones visuales y sus retos asociados.","UNIVERSIDAD TÉCNICA DE BABAHOYO  \nFACULTAD DE ADMINISTRACIÓN, FINANZAS E INFORMÁTICA  \nPROCESO DE TITULACIÓN  \nABRIL 2024 – AGOSTO 2024  \nEXAMEN COMPLEXIVO DE GRADO O DE FIN DE CARRERA  \nPRUEBA PRÁCTICA  \nPREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO EN SISTEMAS DE  \nINFORMACIÓN  \nTEMA:  \nALGORITMO DE MACHINE LEARNING EN EL RECONOCIMIENTO DE  \nIMÁGENES  \nESTUDIANTE:  \nQUINTO RODRIGUEZ DENECIS NOEMY  \nTUTOR:  \nING. SOTO VALLE CARLOS JULIO  \nÍNDICE  \nPLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................................... 7  \nJUSTIFICACIÓN ............................................................................................................... 9  \nOBJETIVOS ..................................................................................................................... 11  \nObjetivo general ............................................................................................................ 11  \nObjetivos específicos .................................................................................................... 11  \nLÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ...................................................................................... 12  \nMARCO CONCEPTUAL ................................................................................................ 13  \nMachine Learning ......................................................................................................... 13  \nTipos de Aprendizaje Automático .................................................................................... 13  \nAprendizaje supervisado ............................................................................................... 13  \nClasificación ..................................................................................................................... 14  \nRegresión .......................................................................................................................... 15  \nAprendizaje no supervisado .............................................................................................. 16  \nClustering (Agrupamiento) ............................................................................................... 16  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problema\n# Justificación\n# Objetivos\n## Objetivo general\n## Objetivos específicos\n# Líneas de investigación\n# Marco conceptual\n## Machine Learning\n## Tipos de aprendizaje automático\n## Aprendizaje supervisado\n## Aprendizaje no supervisado\n## Aprendizaje semisupervisado\n## Aprendizaje por refuerzo\n## Aplicaciones del Machine Learning en diferentes campos\n## Redes neuronales convolucionales (CNNs)\n## Reconocimiento de imágenes\n## Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)\n# Índice de gráficos","[{\"question\":\"Qué enfoque utiliza la investigación para el reconocimiento de imágenes?\",\"answer\":\"Utiliza Machine Learning, con especial atención en redes neuronales convolucionales (CNNs) diseñadas para procesar datos tipo imagen con estructura reticular.\"},{\"question\":\"Cómo se organiza el proceso de trabajo para entrenar y evaluar el modelo?\",\"answer\":\"Incluye recopilación y preparación de datos, selección del modelo, entrenamiento y evaluación del 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