Repositorio Universidad del Cauca

Diseño de un algoritmo de posicionamiento para interiores basado en machine learning

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dc.contributor.author Mejía Chamorro, Darwin Rigoberto
dc.contributor.author Pacichana Matituy, Cristhian Javier
dc.date.accessioned 2022-10-31T18:08:01Z
dc.date.available 2022-10-31T18:08:01Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/5484
dc.description.abstract En el trabajo de grado se propone utilizar el concepto de Aprendizaje Automático (ML, Machine Learning), con el fin de reducir el margen de error y el tiempo de procesamiento al obtener la posición de un dispositivo, enfocándose en los diferentes algoritmos de ML usados en el campo del posicionamiento en interiores tales como K-Vecinos Más Cercanos (KNN, K-Nearest Neighbor), Árbol de decisión, Naive Bayes, Máquina de Vectores de Soporte (SVM, Support Vector Machine) y Redes Neuronales (NN, Neural Networks), además, se analiza el desempeño utilizando las métricas de precisión y exactitud. El trabajo de grado se divide en cuatro capítulos: el Capítulo 1 contiene el marco teórico con los conceptos necesarios para para la ejecución del trabajo de grado; el Capítulo 2 plantea la adaptación de los algoritmos de ML seleccionados al posicionamiento en interiores; el Capítulo 3 presenta la implementación, entrenamiento y validación de los algoritmos en diferentes escenarios; y en el Capítulo 4 se presentan las conclusiones obtenidas en el desarrollo de los algoritmos de ML para posicionamiento en interiores y los trabajos futuros relacionados con el trabajo de grado. en_US
dc.language.iso es en_US
dc.publisher Universidad del Cauca en_US
dc.subject Machine learning en_US
dc.subject Aprendizaje automático en_US
dc.subject Posicionamiento en interiores en_US
dc.subject Inteligencia artificial en_US
dc.subject Métricas en_US
dc.title Diseño de un algoritmo de posicionamiento para interiores basado en machine learning en_US
dc.type Trabajos de grado en_US


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