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Pontificia Universidad Javeriana

Maestría en Inteligencia Artificial · 2022

Uso del modelo de caja negra Auto ML Custom Vision de Microsoft, en la clasificación de imágenes y su arquitectura interna

Edwin Armando, Guerrero BurbanoAsesor: Florez Valencia, Leonardo

Solo ficha. El repositorio marca este trabajo como «De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.»: el PDF no es público, así que aquí no hay texto para leer. Ver la ficha en el repositorio.

Resumen

Este artículo, es el resultado de analizar, configurar, parametrizar, testear y comparar el servicio Auto ML (Machine Learning) de Azure Custom Vision de Microsoft, para lo cual se ha usado una base de datos que contiene un dataset de 400 fotos de hoja de yuca, quienes describen cuatro enfermedades, a saber: cbb (cassava bacterial blight), cbsd(cassava Brown Streak Disease), cgm(cassava Green spider mite), cmd(cassava mosaic disease) y healthy. Una vez analizado el servicio, este articulo aborda la clasificación de enfermedades de cassava a partir de la hoja de la planta, para lo cual se entrena el modelo y se realizan las pruebas respectivas. Finalmente, se evidencia, verifica y analiza el modelo propuesto por Microsoft, se describen sus componentes, el algoritmo y la arquitectura.

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