Browsing by Author "Tobar Henríquez, Felipe"
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(Universidad de Chile, 2021)Typically, model-based prognostic algorithms estimate the remaining-useful-life distribution by characterizing the probable system trajectories described through state-space models. Unfortunately, as the state dimension ...
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(Universidad de Chile, 2020)La presente tesis recopila y resume el trabajo de investigación usando técnicas y metodología de aprendizaje de máquinas, con el fin de estudiar cómo se relaciona la respuesta espectral observada en los registros respecto ...
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(Universidad de Chile, 2021)Las cardiopatías siguen siendo una de las principales causas de decesos a pesar de los avances en tratamientos y campañas preventivas, muchas veces una detección temprana ha significado salvar vidas. Entender la actividad ...
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(Universidad de Chile, 2018)La ciencia de los datos y el aprendizaje de máquinas son un conjunto de técnicas y herramientas que han permitido gran desarrollo en diversas áreas de la técnica y las ciencias naturales. Las técnicas utilizadas en general ...
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(Universidad de Chile, 2018)En la última década se ha observado un aumento importante en las aplicaciones relacio- nadas a la robótica a nivel mundial. Adicionalmente, estas aplicaciones ya no se encuentran únicamente en laboratorios o en fábricas, ...
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(Universidad de Chile, 2018)El presente trabajo muestra la implementación de técnicas de clasificación basadas en árboles de decisión para resolver y entender el problema de identificación de genes anotados en el ADN de la bacteria Escherichia Coli. ...
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(Universidad de Chile, 2021)There has been an increasing interest in the study of Gaussian Processes in the machine learning literature, both for the increase in computational power in the recent years and also the development of new algorithms that ...
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(2024)En la matemática existe el área de transporte óptimo, la cual durante los últimos años ha recibido bastante atención principalmente por parte de la comunidad de aprendizaje de máquinas. Una de las herramientas que permite ...
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(Universidad de Chile, 2021)Los simuladores son herramientas fundamentales para el desarrollo de algoritmos. Sin embargo, la mayoría de los simuladores no son representaciones certeras del mundo real lo que implica que algoritmos entrenados únicamente ...
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(Universidad de Chile, 2023)Uno de los grandes problemas en neurociencia es lograr comprender más acerca de la conciencia. Se buscan métodos para lograr entender mejor este concepto a través de mecanismos asociados al cerebro. Hoy en día, gracias a ...
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(Universidad de Chile, 2024)En esta tesis se aborda la clasificación de objetos astronómicos utilizando alertas generadas por el sondeo Zwicky Transient Facility (ZTF). El modelo utiliza imágenes y metadatos contenidos en cada una de las detecciones ...
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(Universidad de Chile, 2018)El propósito de esta memoria es aportar elementos para el cálculo de dos indicadores que son parte de los Objetivos de Desarrollo Sustentable (ODS), lanzados por la ONU en 2015. Ambos se inscriben dentro del objetivo 11, ...
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(Universidad de Chile, 2020)The uncertainty is intrinsic in machine learning since it is present in data, models, parameters, and prediction. The Bayesian approach to machine learning considers all the uncertainty under the same point of view, and ...
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(Universidad de Chile, 2023)El Aprendizaje de Máquinas, y en particular las redes neuronales, han existido en la comunidad científica desde la década de 1980. Sin embargo, han sido adoptadas como una práctica común sólo en la última década, con la ...
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(Universidad de Chile, 2021)El problema de dereverberación es un problema con gran potencial de investigación en ciencias e ingeniería. El problema puede modelarse como uno de deconvolución y existe una vasta cantidad de modelos que buscan abordarlo. ...
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(Universidad de Chile, 2020)Se estudia la destilación de conocimiento en clasificación de imágenes usando redes neuronales convolucionales. Se usa a modo de tutor una ResNet101 y a modo de estudiantes ResNet18 junto con MobileNet. Los experimentos ...
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(Universidad de Chile, 2024)En respuesta a los escenarios proyectados por el cambio climático en los últimos años, se ha vuelto fundamental cuantificar las fuentes de almacenamiento hídrico en los territorios [29, 34, 43]. El propósito es reducir ...
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(Universidad de Chile, 2022)Se propone un método de detección de outliers para curvas de luz (CL), basado en transformaciones de series de tiempo usadas como outliers auxiliares o aumento de datos. Se asume que los outliers son desconocidos y que ...
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(Universidad de Chile, 2018)En el presente trabajo de título se desarrolla un sistema de detección de objetos (localización y clasificación), basado en redes neuronales convolucionales (CNN por su sigla en inglés) y dos métodos clásicos de machine ...
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(Universidad de Chile, 2024)Las redes neuronales son modelos matem´aticos utilizados en el aprendizaje profundo que a trav´es de las variables que representan a los datos, han demostrado su capacidad para resolver una amplia variedad de problemas. ...
