Desarrollo de un sistema de aprendizaje automático para la clasificación de aves de la región andina del Ecuador

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dc.contributor.advisorEscobar Terán, Charles Edisson
dc.contributor.authorCueva Criollo, Isaac Darío
dc.date.accessioned2026-02-27T20:14:19Z
dc.date.available2026-02-27T20:14:19Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de aprendizaje automático capaz de clasificar imágenes de aves de la región andina del Ecuador, contribuyendo a la divulgación del conocimiento sobre las especies locales mediante una herramienta tecnológica intuitiva. Para alcanzar este propósito, se construyó un modelo basado en redes neuronales convolucionales utilizando TensorFlow y Keras, entrenado con un conjunto de datos recopilado de repositorios variados y sometido a un proceso de selección, preprocesamiento y ajuste. Además, se incorporó una capa de visualización desarrollada en Django, que permite al usuario interactuar con el sistema y consultar de manera clara las predicciones generadas por el modelo. Los resultados obtenidos evidencian que el modelo entrenado con imágenes en formato RGB alcanzó una precisión global superior al 80% en la clasificación multiclase de cinco especies de aves representativas, confirmando que la información cromática constituye un factor determinante para mejorar la capacidad de discriminación visual en entornos naturales con alta diversidad de colores y formas.
dc.id.advisor1202812549
dc.id.author1727641084
dc.identifier.other15591
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/48245
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectBiodiversidad - Ecuador
dc.subjectAves
dc.subjectEspecies endémicas
dc.titleDesarrollo de un sistema de aprendizaje automático para la clasificación de aves de la región andina del Ecuador
dc.typeThesis
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Trabajo de Titulación - Grado / Cueva Criollo Isaac Darío
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Tesis – Ingeniería en Sistemas de Información (Sin Restricción)