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

Use of Microsoft´s Automl Custom Vision black box model, in images classification and its internal architecture

dc.contributorFlórez Valencia, Leonardo
dc.contributorLeonardo, Flórez Valencia
dc.creatorEdwin Armando, Guerrero Burbano
dc.date2022-08-08T15:48:34Z
dc.date2022-08-08T15:48:34Z
dc.date2022-04-20
dc.date.accessioned2025-04-22T21:49:26Z
dc.date.available2025-04-22T21:49:26Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/61212
dc.identifierhttps://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.61212
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/87748
dc.descriptionEste 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.
dc.descriptionThis article is the result of analyzing, configuring, parameterizing, testing, and comparing Microsoft's Azure Custom Vision Auto ML (Machine Learning) service, for which a database containing a dataset of 400 leaf photos has been used. of cassava, who describe four diseases, namely: cbb (cassava bacterial cassava), cbsd (cassava brown streak disease), cgm (cassava spider mite), cmd (cassava mosaic disease) and healthy. Once the service has been analyzed, this article deals with the classification of cassava diseases from the plant leaf, for which the model is trained, and the respective tests are carried out. Finally, the model proposed by Microsoft is evidenced, verified, and analyzed, its components, the algorithm and the architecture are described
dc.descriptionMagíster en Inteligencia Artificial
dc.descriptionMaestría
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherMaestría en Inteligencia Artificial
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDe 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.
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectAprendizaje de máquina automático
dc.subjectAlgoritmo
dc.subjectVision personalizada
dc.subjectReconocimiento de imagenes
dc.subjectCassava
dc.subjectMaching learning
dc.subjectAuto machine learning
dc.subjectAuto ML
dc.subjectAlgorithm
dc.subjectCustom vision
dc.subjectImage recognition
dc.subjectDisease
dc.subjectMaestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subjectAprendizaje de máquinas
dc.subjectProcesamiento de imágenes
dc.titleUso del modelo de caja negra Auto ML Custom Vision de Microsoft, en la clasificación de imágenes y su arquitectura interna
dc.titleUse of Microsoft´s Automl Custom Vision black box model, in images classification and its internal architecture
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.coverageColombia


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