Etapas, requerimientos y recomendaciones para implementación de modelos de machine learning en sistemas embebidos
Trabajo de tesis se dio en conjunto con el proyecto de investigación: Monitoreo Remoto en Piscicultura, dirigido por el profesor Luis Felipe Giraldo y en asociación con el Ministerio de Ciencias y CorHuila.
- Autores:
-
Arias Zuluaga, Alejandro
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/54465
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/54465
- Palabra clave:
- Machine learning
Inteligencia artificial
Sistemas embebidos
Raspberry Pi
Comunicaciones inalámbricas
Iot
Edge impulse
Jetson nano
Ingeniería
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- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
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Trabajo de tesis se dio en conjunto con el proyecto de investigación: Monitoreo Remoto en Piscicultura, dirigido por el profesor Luis Felipe Giraldo y en asociación con el Ministerio de Ciencias y CorHuila. |
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Giraldo Trujillo, Luis Felipevirtual::16192-1Segura Quijano, Fredy Enriquevirtual::16193-1Arias Zuluaga, Alejandroa3b25337-5364-498b-96fc-edfb19e4bdb1600Avila Bernal, Alba GracielaPérez Taborda, Jaime Andrés2022-02-01T21:32:45Z2022-02-01T21:32:45Z2022-01-14http://hdl.handle.net/1992/54465instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Trabajo de tesis se dio en conjunto con el proyecto de investigación: Monitoreo Remoto en Piscicultura, dirigido por el profesor Luis Felipe Giraldo y en asociación con el Ministerio de Ciencias y CorHuila.En este trabajo se describirá el panorama general para utilizar algún modelo de Machine Learning en un sistema embebido. El objetivo principal es servir como base para trabajos futuros, de forma que sea posible tener un conjunto de herramientas y conocimientos que faciliten la incorporación del Machine Learning en casos donde se desee realizar un procesamiento local.Ministerio de CienciasFacultad de Ingeniería Uniandes, Departamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaMagíster en Ingeniería Electrónica y de ComputadoresMaestríaMachine Learning y IoT11 páginasspaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería Electrónica y de ComputadoresFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaEtapas, requerimientos y recomendaciones para implementación de modelos de machine learning en sistemas embebidosTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMachine learningInteligencia artificialSistemas embebidosRaspberry PiComunicaciones inalámbricasIotEdge impulseJetson nanoIngeniería201711999Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=4TGvo8AAAAJvirtual::16192-1https://scholar.google.es/citations?user=xw2k1CIAAAAJvirtual::16193-10000-0001-7757-1432virtual::16193-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000802506virtual::16192-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000051497virtual::16193-1eb386eec-3ec8-40c2-829d-ae8cbf0e384evirtual::16192-17684cb09-6991-4ac4-aff9-b29fe065439fvirtual::16193-1eb386eec-3ec8-40c2-829d-ae8cbf0e384evirtual::16192-17684cb09-6991-4ac4-aff9-b29fe065439fvirtual::16193-1ORIGINALdocumentoTesis_AriasAlejandro.pdfdocumentoTesis_AriasAlejandro.pdfDocumento de tesisapplication/pdf1982822https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7dcaa89c-deca-43c8-96fa-7a2e09285027/downloadeb0d6f040f7d5711ac33a9cc386dfe3fMD52THUMBNAILdocumentoTesis_AriasAlejandro.pdf.jpgdocumentoTesis_AriasAlejandro.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg25940https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/6f03b137-a4f9-4a24-adc1-97eb8f889f14/download359032fe9ca28991488d3b8cc73eda19MD56TEXTdocumentoTesis_AriasAlejandro.pdf.txtdocumentoTesis_AriasAlejandro.pdf.txtExtracted texttext/plain46044https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/63a655bf-18fb-44a6-9be8-785f1603f935/download3cc2759d58060d8a64150a2dede21037MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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