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Aprendizaje de Máquinas

Se centra en desarrollar sistemas inteligentes con la capacidad de aprender automáticamente a resolver problemas complejos a partir de una gran cantidad de datos. Las aplicaciones de esta área de investigación contribuyen a solucionar en forma eficiente problemas en campos tan diversas como la agricultura, la acuicultura, la banca, el tránsito vehicular, la videovigilancia, la industria 4.0, la minería, la biología, entre otros. Para cada uno de ellos se proponen algoritmos que identifican los patrones que definen su comportamiento, aprendiendo así a predecir comportamientos futuros.

Los temas de investigación del área son:

  • Aprendizaje automático aplicado a imágenes
  • Reconocimiento de patrones
  • Aprendizaje basado en transferencia multi-modal
  • Internet como fuente de datos

Esta área se relaciona con las áreas de investigación de la ESPOL:

  • Producción agropecuaria y acuícola, y su transformación
  • Industria sostenible e innovadora
  • Tecnologías digitales

Proyectos: 

Reconocimiento de patrones en imágenes usando técnicas basadas en aprendizaje. El proyecto tiene como objetivo analizar las técnicas de aprendizaje utilizadas en el...
Advancing Camouflaged Object Detection with a cost-effective Cross-Spectral vision system (ACODCS). El presente proyecto tiene como objetivo diseñar arquitecturas novedosas de aprendizaje profundo...
Automatización del proceso de detección de fallas en piezas de hojalata usando visión por computador. El presente proyecto tiene como principal objetivo desarrollar un prototipo que permita detectar...
Monitoreo Inteligente de fauna en hábitats naturales mediante Deep Learning y Redes de Sensores. El presente proyecto está enfocado en desarrollar un sistema de monitoreo de fauna en hábitats...