REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables
RESUMEN: En este trabajo se aborda el proceso de clasificación de residuos desde dos enfoques, el primero haciendo uso de herramientas de Auto machine learning, las cuales a través de servicios cloud, permiten diseñar de forma automática un modelo de machine learning para un dataset dado, el segundo...
- Autores:
-
Castrillón Medina, Manuela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/16766
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/16766
- Palabra clave:
- Algoritmo
Algorithms
Ambiente de trabajo
Work environment
Programación informática
Computer programming
Aprovechamiento de desechos
Waste utilization
Tratamiento de desechos
Waste treatment
Aprendizaje de máquina
Reconcimiento de imágenes
Visión artificial
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16202
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35352
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2142
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
| id |
UDEA2_ad9737c8c7b72fc3b6ce288bdcda1ba7 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/16766 |
| network_acronym_str |
UDEA2 |
| network_name_str |
Repositorio UdeA |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| title |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| spellingShingle |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables Algoritmo Algorithms Ambiente de trabajo Work environment Programación informática Computer programming Aprovechamiento de desechos Waste utilization Tratamiento de desechos Waste treatment Aprendizaje de máquina Reconcimiento de imágenes Visión artificial http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16202 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35352 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2142 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521 |
| title_short |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| title_full |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| title_fullStr |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| title_full_unstemmed |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| title_sort |
REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclables |
| dc.creator.fl_str_mv |
Castrillón Medina, Manuela |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Arias Londoño, Julian David |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Castrillón Medina, Manuela |
| dc.subject.unesco.none.fl_str_mv |
Algoritmo Algorithms Ambiente de trabajo Work environment Programación informática Computer programming |
| topic |
Algoritmo Algorithms Ambiente de trabajo Work environment Programación informática Computer programming Aprovechamiento de desechos Waste utilization Tratamiento de desechos Waste treatment Aprendizaje de máquina Reconcimiento de imágenes Visión artificial http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16202 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35352 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2142 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521 |
| dc.subject.agrovoc.none.fl_str_mv |
Aprovechamiento de desechos Waste utilization Tratamiento de desechos Waste treatment |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Aprendizaje de máquina Reconcimiento de imágenes Visión artificial |
| dc.subject.agrovocuri.none.fl_str_mv |
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16202 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35352 |
| dc.subject.unescouri.none.fl_str_mv |
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2142 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521 |
| description |
RESUMEN: En este trabajo se aborda el proceso de clasificación de residuos desde dos enfoques, el primero haciendo uso de herramientas de Auto machine learning, las cuales a través de servicios cloud, permiten diseñar de forma automática un modelo de machine learning para un dataset dado, el segundo enfoque se centra en el diseño manual de un modelo para visión por computadora, haciendo uso de redes neuronales convolucionales y transfer learning, el cual permite tomar un modelo previamente entrenado, para el caso de nosotros con el dataset ImageNet, y ser adaptado para el problema en particular de reconocimiento que se tenga, para el diseño de este modelo se realizan un promedio de 72 experimentos, entre los cuales se variaron aspectos de la arquitectura tales como la arquitectura base, clasificador e hiper parámetros del modelo. Los resultados obtenidos con el modelo resultante de las herramientas de Auto machine learning fueron muy superiores a los resultados obtenido con el diseño manual, teniendo estos primeros una precisión entre 93% y 97% mientras que los segundos alcanzaron una precisión máxima de 72%. |
| publishDate |
2019 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2019 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-10-02T19:04:53Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-10-02T19:04:53Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/COther |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10495/16766 |
| url |
http://hdl.handle.net/10495/16766 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
20 |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad de Antioquia |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Medellín, Colombia |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería. Carrera Ingeniería de Sistemas |
| institution |
Universidad de Antioquia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/255bc090-564b-4e46-bb65-93b2561ce397/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/d8e26bde-f313-4f0b-b232-7c919c1cf2a6/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/59dab170-6149-4b55-bef9-a6105af3cc92/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/fec80699-86e2-4d5e-9dcb-0741dac3fc88/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f87163eb-629e-4aab-ad08-c477983f75b4/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
ed27fb8ae754d676b7de8445b4b57d32 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 b88b088d9957e670ce3b3fbe2eedbc13 a864c7edbf27f869c784def08b9194a8 16439dcb553d5c52546a30c7f63c5872 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional de la Universidad de Antioquia |
| repository.mail.fl_str_mv |
aplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.co |
| _version_ |
1851052638838194176 |
| spelling |
Arias Londoño, Julian DavidCastrillón Medina, Manuela2020-10-02T19:04:53Z2020-10-02T19:04:53Z2019http://hdl.handle.net/10495/16766RESUMEN: En este trabajo se aborda el proceso de clasificación de residuos desde dos enfoques, el primero haciendo uso de herramientas de Auto machine learning, las cuales a través de servicios cloud, permiten diseñar de forma automática un modelo de machine learning para un dataset dado, el segundo enfoque se centra en el diseño manual de un modelo para visión por computadora, haciendo uso de redes neuronales convolucionales y transfer learning, el cual permite tomar un modelo previamente entrenado, para el caso de nosotros con el dataset ImageNet, y ser adaptado para el problema en particular de reconocimiento que se tenga, para el diseño de este modelo se realizan un promedio de 72 experimentos, entre los cuales se variaron aspectos de la arquitectura tales como la arquitectura base, clasificador e hiper parámetros del modelo. Los resultados obtenidos con el modelo resultante de las herramientas de Auto machine learning fueron muy superiores a los resultados obtenido con el diseño manual, teniendo estos primeros una precisión entre 93% y 97% mientras que los segundos alcanzaron una precisión máxima de 72%.PregradoIngeniero de Sistemas20application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ingeniería. Carrera Ingeniería de Sistemashttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2REDO: Sistema de reconocimiento de desechos reciclablesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAlgoritmoAlgorithmsAmbiente de trabajoWork environmentProgramación informáticaComputer programmingAprovechamiento de desechosWaste utilizationTratamiento de desechosWaste treatmentAprendizaje de máquinaReconcimiento de imágenesVisión artificialhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16202http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35352http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2142http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521PublicationORIGINALCastrillonManuela_2019_SistemaReconocimientoResiduos.pdfCastrillonManuela_2019_SistemaReconocimientoResiduos.pdfTrabajo de grado de pregradoapplication/pdf2511501https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/255bc090-564b-4e46-bb65-93b2561ce397/downloaded27fb8ae754d676b7de8445b4b57d32MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/d8e26bde-f313-4f0b-b232-7c919c1cf2a6/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8823https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/59dab170-6149-4b55-bef9-a6105af3cc92/downloadb88b088d9957e670ce3b3fbe2eedbc13MD52falseAnonymousREADTEXTCastrillonManuela_2019_SistemaReconocimientoResiduos.pdf.txtCastrillonManuela_2019_SistemaReconocimientoResiduos.pdf.txtExtracted texttext/plain31903https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/fec80699-86e2-4d5e-9dcb-0741dac3fc88/downloada864c7edbf27f869c784def08b9194a8MD54falseAnonymousREADTHUMBNAILCastrillonManuela_2019_SistemaReconocimientoResiduos.pdf.jpgCastrillonManuela_2019_SistemaReconocimientoResiduos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13168https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f87163eb-629e-4aab-ad08-c477983f75b4/download16439dcb553d5c52546a30c7f63c5872MD55falseAnonymousREAD10495/16766oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/167662025-03-27 01:28:38.468http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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 |
