Zooplankton species image classification using Deep Learning

RESUMEN: Hoy en día, con la continua generación de grandes volúmenes de datos propiciada por los recientes avances en aspectos tecnológicos que se vienen dando en los últimos años, son muchos los sectores e industrias que deciden sacar un rendimiento de los mismos haciendo uso de algoritmos de aprendizaje automático, con el objetivo de poder aplicar el conocimiento obtenido a una posterior toma de decisiones. Desde el punto de vista más práctico, estos avances pueden ser utilizados para realizar tareas que requieren de un tiempo relativamente amplio para ser completadas de forma manual, como por ejemplo, el problema que se plantea en el presente trabajo, en el que se propone desarrollar un modelo que sea capaz de clasificar imágenes de especies de zooplancton en sus respectivas categorías. Para llevar a cabo esta tarea de clasificación de imágenes, se hace uso de aprendizaje profundo o también denominado como Deep Learning a través de la utilización de redes convolucionales.ABSTRACT: Nowadays large volumes of data are continously generated due to the recent technological advances. Many sectors and industries decide to take advantage of them using machine learning algorithms, hoping to apply the knowledge obtained to enhance decision making. In practice, the advances can be used to carry out tasks that require a relatively long time to be completed manually. In the present work, we develop a model that is capable of classifying images of zooplankton species in their respective categories. We use convolutional neural networks, a particular deep learning technique, for the classification of the images.Máster en Ciencia de Dato

Frouros: A Python library for drift detection in machine learning systems

Frouros is an open-source Python library capable of detecting drift in machine learning systems. It provides a combination of classical and more recent algorithms for drift detection: both concept and data drift. We have designed it with the objective of making it compatible with any machine learning framework and easily adaptable to real-world use cases. The library is developed following a set of best development and continuous integration practices to ensure ease of maintenance and extensibility. The source code is available at https://github.com/IFCA/frouros.Comment: 11 pages, 1 tabl

Development of software components logic for time series prediction

RESUMEN: Hoy en día, con el avance en el ámbito de las tecnologías motivado en parte por la generación de grandes volúmenes de datos, son muchas las empresas que se plantean sacarles un rendimiento que les proporcione la información suficiente para una posterior toma de decisiones. Desde el punto de vista de la industria, estos avances permiten hacer uso de los datos recopilados a través de distintas fuentes de origen. Varias de estas fuentes de información se pueden encontrar en sensores o controladores lógicos programables (PLC). Por lo tanto, la industria en su denominada versión 4.0 tiene por objetivo proporcionar las herramientas necesarias para automatizar parte de su proceso a través del intercambio de información entre los distintos dispositivos que lo conforman, ya sean sensores, máquinas, servidores o sistemas de control y monitorización. En este trabajo se plantea desarrollar la lógica de una serie de componentes software para el producto de monitorización IDbox de la empresa CIC Consulting Informático, que sean capaces de realizar predicciones sobre series de tiempo. Para ello, el uso de algoritmos de aprendizaje automático facilita la generación de modelos matemáticos sobre los que obtener las predicciones.ABSTRACT: Nowadays, with the progress in the technology field motivated in part by the generation of large volumes of data, many companies are considering using this data to extract valuable information for further decition making policies. From an industry point of view, these advances allow to make use of the data collected from very different sources. Several of these information sources are represented by sensors or programmable logic controllers (PLCs). Therefore, the industry in its so-called version 4.0 aims to provide the necessary tools to automate part of its process through the information exchange between the different devices that make it up, such as sensors, machines, servers or control and monitoring systems. This work aims to develop the logic of a series of software components for the IDbox monitoring product of the CIC Consulting Informático for time series forecasting. For this, Machine Learning algorithms are used to generate mathematical models to obtain predictions.Grado en Ingeniería Informátic