Máquinas de aprendizaje extremo multicapa : estudio y Evaluación de Resultados en la Segmentación automática de carótidas en imágenes ecográficas
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URI: http://hdl.handle.net/10317/4168Compartir
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Sánchez Morales, AdriánDirector/a
Sancho Gómez, José LuisEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesÁrea de conocimiento
Teoría de la Señal y las ComunicacionesFecha de publicación
2014-10-31Palabras clave
Aprendizaje profundoDeep learning
Auto-codificadores
Auto encoders
Imágenes escaneadas
Multicapa
Carótidas
Máquinas de aprendizaje extremo
Resumen
[SPA]El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial, y se puede definir como el conjunto de técnicas, métodos y sus implementaciones algorítmicas capaces de aprender y mejorar su eficacia a través de la experiencia. En la mayoría de los casos se busca realizar ese aprendizaje a partir de información no estructurada y sin supervisión humana. En las últimas décadas, el uso de técnicas de aprendizaje automático en campos tan diversos como la informática, la estadística, la robótica, la medicina, etc. se ha visto incrementado de manera extraordinaria. En estas aplicaciones la necesidad de estructuras complejas es cada vez más frecuente debido a la cantidad de datos que deben tratarse. De ahí el desarrollo de lo que se llama Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
Ha sido muy estudiado el hecho de que los Auto-Codificadores (Auto Encoders, AE) juegan un papel fundamental en el aprendizaje no supervisado y en las arquitecturas de redes de aprendizaje profundo. Este trabajo ...
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