%0 Thesis
%A Santos Mena, Adrián
%8 2021-10
%U http://hdl.handle.net/20.500.12880/779
%X Para el proyecto que se va a realizar, se ha escogido el título “Clasificador de logos” debido a que es un título que describe a la perfección y en pocas palabras la finalidad de dicho proyecto: crear un modelo de clasificación que consiga distinguir y clasificar imágenes con logos de unas marcas previamente seleccionadas. La elección del tema, además de haber sido una propuesta realizada por la empresa IBM, tiene también que ver con el auge que está teniendo actualmente la inteligencia artificial. Hace unos años nadie se pensaría que la inteligencia artificial estaría tan presente en nuestras vidas y, para muchas de las empresas actuales, es un medio de mejora tanto económica como organizacional muy importante. Esto se debe a que gracias a la cantidad de datos existentes y la capacidad de creación de modelos de aprendizaje que hay actualmente, se pueden obtener patrones e información nueva que puede ayudar a la empresa a mejorar en cualquier sentido. También podemos encontrar la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana, ya que sin ir más lejos, asistentes virtuales como Siri o Google Assistant hacen uso de ella, además de muchas otras aplicaciones que usamos diariamente y no nos damos cuenta. Es por ello que se ha elegido este tema como Trabajo de Fin de Máster, ya que además de la importancia que la inteligencia artificial va a ir cogiendo a lo largo de los años, siempre está bien adentrarse y obtener conocimiento sobre algo que va a repercutir tanto en el futuro. Para la realización del proyecto se va a empezar desde 0, es decir, como si nunca hubiésemos oído hablar de lo que es el Deep Learning. Primero se va a indagar sobre cómo funciona el paradigma del Deep Learning comenzando por un poco de historia sobre esta técnica y como se ha ido desarrollando a lo largo de los años desde su descubrimiento y primera implementación. Posteriormente se explicará qué es y cómo funciona la técnica del Deep Learning, describiendo al detalle el funcionamiento de una red neuronal y de las neuronas que la conforman. También se describirán cada uno de los tipos de redes neuronales y neuronas que existen, adentrándonos en una explicación un poco más técnica pero con intención de que sea sencilla y fácil de entender y así tener las bases para ir entendiendo paso a paso la realización del proyecto. Y, finalmente, además del presupuesto que se necesitaría en caso de ser un proyecto financiado y cuál ha sido la cronología de desarrollo mediante un diagrama Gantt, se explicará cómo se han desarrollado los modelos de clasificación, analizando los cambios que se han ido implementando, qué tipo de pruebas se han realizado, librerías con su respectiva explicación y análisis del modelo finalmente escogido.
%T Clasificación de logos de marcas mediante Deep Learning
%K Aprendizaje profundo
%K Logos
%K Red neuronal convolucional
%K Métricas
%~ END