| dc.contributor | Segura Quijano, Fredy Enrique | |
| dc.contributor | García Cárdenas, Juan José | |
| dc.contributor | Lozano Martínez, Fernando Enrique | |
| dc.contributor | Pérez Bernal, Juan Fernando | |
| dc.creator | Tirado Gómez, Vilma Marcela | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-04T23:42:05Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-06T23:22:33Z | |
| dc.date.available | 2023-08-04T23:42:05Z | |
| dc.date.available | 2023-09-06T23:22:33Z | |
| dc.date.created | 2023-08-04T23:42:05Z | |
| dc.date.issued | 2023-06-30 | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/1992/69311 | |
| dc.identifier | instname:Universidad de los Andes | |
| dc.identifier | reponame:Repositorio Institucional Séneca | |
| dc.identifier | repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8726463 | |
| dc.description.abstract | El propósito de este trabajo es mostrar una metodología que permite diseñar una red neuronal en split usando TensorFlow lite y como se puede desplegar esta en diferentes sistemas embebidos que serán llamados nodos. Finalmente, se hace la comparación entre los sistemas embebidos en split y la solución existente usando modelos cloud | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de los Andes | |
| dc.publisher | Maestría en Ingeniería Electrónica y de Computadores | |
| dc.publisher | Facultad de Ingeniería | |
| dc.publisher | Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica | |
| dc.rights | https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.title | Metodología Split learning para redes neuronales de inferencia en embebidos usando TensorFlow lite | |
| dc.type | Trabajo de grado - Maestría | |
