Thesis Introducción práctica a las redes neuronales con python
| dc.contributor.department | Departamento de Electrotecnia e Informática | |
| dc.contributor.guia | Guelis Montenegro Zamora | |
| dc.coverage.spatial | Sede Viña del mar | |
| dc.creator | Gálvez Flores, Cristian Alexis | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-23T14:35:32Z | |
| dc.date.available | 2026-07-23T14:35:32Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | El presente trabajo de título está destinado a generar una guía didáctica para un lector principiante en el área de Machine Learning y con ciertos conocimientos en el lenguaje de programación Python. El trabajo de título entrega al lector que posea la inquietud de comprender cómo funcionan las Redes Neuronales, su finalidad y usos. Esto se hace mediante diferentes ejemplos prácticos, explicados detalladamente y de manera simple. Con el uso de Keras y TensorFlow como herramientas básicas para la creación y entrenamiento de modelos. Adicionalmente, se entregan soluciones simples a problemas que se presentan habitualmente en este tipo de sistemas, como lo son el Overfitting y el Underfitting. | es |
| dc.description.program | Ingeniería de Ejecución en Control e Instrumentación Industrial | |
| dc.format.extent | 87 páginas | |
| dc.identifier.barcode | 3560900292374 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/78832 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica Federico Santa María | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
| dc.subject | Aprendizaje automático | |
| dc.subject | Redes neuronale | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | Análisis de datos | |
| dc.subject.ods | 9 Industria, innovación e infraestructura | |
| dc.subject.ods | 4 Educación de calidad | |
| dc.title | Introducción práctica a las redes neuronales con python | |
| dspace.entity.type | Tesis |
