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Rodríguez León, Ciro
Acero Diaz, Paul Luis
2022-02-28T20:07:32Z
2022-02-28T20:07:32Z
2021-02-15
https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3086111
La presente investigación realiza el análisis y desarrollo de una aplicación móvil basada en algoritmos de aprendizaje profundo, orientados a la detección de melanoma y otras ocho categorías. Se utilizan diferentes modelos pre entrenados como ResNet50, ResNet101, VGG, InceptionV3 y EfficientNet, realizándose más de 80 experimentos donde se evalúan parámetros como el tamaño de imágenes, transfer learning, balanceo de pesos, optimizador, entre otros. Se usaron las métricas de sensitivity y balanced accuracy para medir los resultados, buscando obtener la menor cantidad de falsos negativos y la exactitud, teniendo en cuenta las clases desbalanceadas del conjunto de datos. Se concluyó que los mejores resultados fueron para el algoritmo ResNet101, las imágenes de mayor tamaño, el optimizador Adam y la función de activación Relu, entre otros resultados, lográndose unos valores de 78% de sensitivity y un balanced accuracy de 88%. (es_PE)
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Inteligencia artificial (es_PE)
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Aplicación móvil para detección de melanoma con redes neuronales artificiales (es_PE)
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Universidad Internacional de La Rioja. Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología (es_PE)
Inteligencia Artificial (es_PE)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial (es_PE)
ES (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-3920-7207 (es_PE)
08168702
http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion (es_PE)

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