Publication: Jupiter: Framework para el uso de modelos de Machine Learning
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Publication date
2017-07-05
Defense date
2017-07-05
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Abstract
El auge del Deep Learning en la sociedad actual, es un hecho.
En la era de la Información, vivimos rodeados de datos y el procesamiento
de los mismos se convierte en una necesidad clave para poder realizar análisis
detallado de las estrategias de negocio, y poder concretar resultados que puedan
ser presentados a los accionistas o inversores.
Estos análisis siempre se basaban en datos pasados y con predicciones no
exactas a largo plazo.
Sin embargo, desde hace unos años a ahora, y gracias a la mejora de la
tecnología, y sobretodo, a la evolución de los dispositivos de computación, donde
las GPU, han recogido el testigo de las CPU en cuanto al procesamiento, ha
permitido desarrollar algoritmos de aprendizaje basados en muchas capas o muchas
neuronas ( o capas convolucionales ), llamado Deep learning.
Gracias a estos avances, se pueden entrenar sistemas que sean capaces de
predecir datos, señales e imágenes, con una precisión increíble.
De hecho, es posible, gracias al Deep Learning, poder predecir potenciales
enfermedades cardiacas, valores de bolsa futuros, reconocimiento de imágenes,
generación automática de imágenes, y un infinito etc de posibilidades.
Aunque en la introducción de este proyecto, se ha hablado de Deep Learning,
el objetivo de este proyecto no es el Deep Learning como tal, si no, proporcionar
un Framework y un API intuitivo. A partir de un modelo desde cero, o partiendo
de un modelo pre-entrenado, poder acceder de la manera mas sencilla al modelo
y poder realizar estimaciones o predicciones del mismo, y gracias a este API
accesible y sencillo de implementar, permitir al investigador y trabajador centrarse
en mejorar su modelo, sin que le preocupe cómo implementarlo en un móvil o en
la WEB.
Description
Keywords
Deep Learning, GPU, Algoritmos de aprendizaje, Redes neuronales, Cloud computing, Web