Wallace-Sibylla : plataforma para el modelado de distribución de especies aplicando redes neuronales profundas

"Wallace-Sibylla es una plataforma para el procesamiento distribuido, y con soporte multilenguaje, que permite la construcción de modelos de distribución de especie (SDM) aplicando redes neuronales profundas convolutivas y recurrentes. El incremento en el volumen y variedad de los datos de regi...

Full description

Autores:
Grajales Olarte, Laura Valentina
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34250
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/34250
Palabra clave:
Wallace-Sibylla (Programa para computador) - Investigaciones
Sistemas de almacenamiento y recuperación de información - Diversidad biológica - Investigaciones - Colombia
Bases de datos distribuidas - Diseño - Investigaciones - Estudio de casos
Redes neuronales convolucionales - Investigaciones
Ingeniería
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openAccess
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description "Wallace-Sibylla es una plataforma para el procesamiento distribuido, y con soporte multilenguaje, que permite la construcción de modelos de distribución de especie (SDM) aplicando redes neuronales profundas convolutivas y recurrentes. El incremento en el volumen y variedad de los datos de registros biológicos, ambientales y socioecológicos, proporciona una oportunidad para aplicar nuevas técnicas analíticas que requieren arquitecturas distribuidas con tecnologías agnósticas. Esta plataforma extiende la solución Wallace y construye una arquitectura construida con microservicios, colas de mensajes para la distribución de carga, comunicación de unidades de procesamiento aplicando gRPC y servicios analíticos que usan variedad de lenguajes de programación. Para evaluar la arquitectura y solución se presenta una librería para la construcción de SDM usando redes neuronales profundas con fuentes de datos no caracterizadas. Se presentan las ventajas y desventajas de la plataforma mediante el análisis, evaluación y comparación de los modelos que aplican redes neuronales con el método MAXENT para las especies Zamia Amazonum y Tyrannus Melancholicus."--Tomado del Formato de Documento de Grado.
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