Aprendizaje artificial basado en redes neuronales de convolución - Bukasa Muepu, Bienvenue; Kafunda, Pierre; Kabangu, Theodore
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El reconocimiento numérico de cheques bancarios representa un reto muy grande y desempeña un papel muy importante en el mundo actual a la hora de hacer máquinas capaces de aprender como los humanos y capaces de resolver problemas complejos como el reconocimiento de los dígitos de un cheque bancario. A pesar de los intentos de hacer máquinas capaces de aprender como los humanos hasta la fecha ninguna máquina es capaz de reconocer el 100% de los dígitos escritos a mano. A pesar de los intentos de hacer que las máquinas sean capaces de aprender como los humanos, hasta la fecha ninguna máquina ha…mehr

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Produktbeschreibung
El reconocimiento numérico de cheques bancarios representa un reto muy grande y desempeña un papel muy importante en el mundo actual a la hora de hacer máquinas capaces de aprender como los humanos y capaces de resolver problemas complejos como el reconocimiento de los dígitos de un cheque bancario. A pesar de los intentos de hacer máquinas capaces de aprender como los humanos hasta la fecha ninguna máquina es capaz de reconocer el 100% de los dígitos escritos a mano. A pesar de los intentos de hacer que las máquinas sean capaces de aprender como los humanos, hasta la fecha ninguna máquina ha sido capaz de reconocer el 100% de los dígitos escritos a mano. El objetivo es construir un modelo de predicción denominado clasificador que facilite este reconocimiento a partir de los datos de la base MNIST, con vistas a ayudar posiblemente a los bancos a acelerar el tratamiento de las transacciones bancarias mediante cheque.El enfoque propuesto aquí consta esencialmente de dos etapas: extracción de características y clasificación de los píxeles de la imagen mediante una red neuronal convolucional, uno de los algoritmos de aprendizaje profundo que ha demostrado su rendimiento en el tratamiento de imágenes.
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Autorenporträt
Bienvenido Bukasa Muepu es un científico de datos con una sólida formación académica, que incluye un máster en Ciencias Matemáticas, especializado en Ciencia de Datos, y una licenciatura en Ingeniería Informática. Le apasiona la aplicación de la IA y la modelización matemática a problemas médicos, biológicos e industriales.