Desarrollo de un modelo Deep Learning para reconocimiento de especies animales emblemáticas del Ecuador en peligro de extinción

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dc.contributor.advisorCando Tipán, Wilson Oswaldo
dc.contributor.authorVallejo Cabezas, Paul Alejandro
dc.date.accessioned17/01/2025 8:12
dc.date.available17/01/2025 8:12
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl desarrollo de un modelo de Deep Learning que permita la detección de especies animales específicas emblemáticas del Ecuador que se encuentran en peligro de extinción y sea capaz de clasificarlas. El modelo se construirá basado en la técnica de redes neuronales convolucionales (CNN), que se especializan concretamente en el reconocimiento de imágenes y video, dada su estructura inspirada en el funcionamiento de la corteza visual del cerebro humano. Las especies que serán abordadas son: el oso de antojos, el cóndor andino, el pingüino de Galápagos, el águila harpía y el jaguar. Se busca seguir el marco de trabajo de data mining CRISP-DM, que proporciona seis fases fundamentales para conseguir una minería de datos productiva y exitosa, sin embargo, debido a limitaciones de recursos se define el alcance a las cinco primeras fases, con lo que el proyecto concluirá en la evaluación del modelo. El presente tiene como fin aportar a la estrategia de conservación de la biodiversidad en Ecuador como herramienta de detección de fauna no invasiva
dc.id.advisor1707763833
dc.id.author1750897553
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45188
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectAprendizaje profundo (Aprendizaje automático)
dc.subjectEspecies en peligro de extinción
dc.subjectBiodiversidad - Ecuador
dc.titleDesarrollo de un modelo Deep Learning para reconocimiento de especies animales emblemáticas del Ecuador en peligro de extinción
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Trabajo de Titulación - Grado / Vallejo Cabezas Paul Alejandro
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Tesis – Ingeniería en Sistemas de Información (Sin Restricción)