| dc.creator | Chirino, Pamela | |
| dc.creator | Galdámez Bilardi, Mariela | |
| dc.creator | Bianchini, Germán | |
| dc.creator | Caymes Scutari, Paola | |
| dc.date | 2023-06-22T11:40:27Z | |
| dc.date | 2023-06-22T11:40:27Z | |
| dc.date | 2019-01-01 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-31T14:40:24Z | |
| dc.date.available | 2023-08-31T14:40:24Z | |
| dc.identifier | 7mo Congreso Nacional del Ingeniería en Informática / Sistemas de Información (7mo CONAIISI). Año 2019. | |
| dc.identifier | 2347-0372 | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/20.500.12272/8079 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8548937 | |
| dc.description | Las Redes neuronales artificiales tratan de
reproducir el proceso de solución de problemas del
cerebro, una red neuronal toma como ejemplos
problemas resueltos para poder construir un
sistema de toma de decisiones y realizar
calificaciones. Estas características de poder
aprender de ejemplos o problemas resueltos las
hacen una solución óptima cuando se trabaja con
modelos de predicción.
El objetivo a futuro de esta investigación es poder
aplicar redes neuronales en el modelo paralelo de
predicción de incendios utilizado en el laboratorio
LICPaD. En este modelo se trabaja constantemente
con la incertidumbre de variables, lo que dificulta
una predicción óptima. Al implementar redes
neuronales en el modelo, se buscará que este logre
una mejor toma de decisiones sobre las variables
según qué peso tienen estas en el incendio a
predecir.
Para poder aplicarlo a este modelo buscando
mejorar el tiempo y calidad de resultados, se busca
paralelizarlo de forma que tanto el aprendizaje
como el funcionamiento de la red no afecten
considerablemente el tiempo de obtención de los
resultados. | |
| dc.description | Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina | |
| dc.description | Peer Reviewed | |
| dc.format | pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.relation | PID 4736 | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | |
| dc.rights | CC0 1.0 Universal | |
| dc.rights | Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza | |
| dc.rights | Atribución | |
| dc.subject | Redes Neuronales, Aprendizaje, Capas, Perceptrón | |
| dc.title | Optimización para Redes Neuronales | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | acceptedVersion | |
