000 02842nam a22002657a 4500
999 _c5274
_d5274
003 AR-BaCAI
005 20221128125852.0
008 190611s2022 Arga|||| |||| 001 0 spa d
040 _aAR-BaCAI
_cAR-BaCAI
100 1 _aLiberati, Serrani Gino
_912550
245 1 0 _aSistema para la predicción de heladas utilizando técnicas de aprendizaje supervisado /
_cSerrani Gino Liberati, Franco Albano Schroeder.
260 _aBuenos Aires:
_bCentro Argentino de Ingenieros,
_c2022.
300 _a40 p. ;
_bil. :
_c30 cm.
_e+ CD Rom
520 _aObjetivos: El presente proyecto tiene como finalidad el desarrollo de un sistema que permita predecir las heladas en la localidad de Villa Regina, Río Negro. Para lograr este objetivo, se propuso usar técnicas de Machine Learning, en particular de la rama de aprendizaje supervisado y deep learning. La motivación detrás de esta idea nace a partir de dos realidades. La primera es la importancia que tiene la capacidad de predecir heladas para el cultivo regional. Conocer con relativa anticipación la posibilidad de una helada y prepararse adecuadamente para ella marca la diferencia para el agricultor entre mantener o perder la cosecha. La segunda es el hecho de que las herramientas actuales de predicción en Villa Regina no son lo suficientemente precisas. En la primera etapa del desarrollo de este trabajo se llevará a cabo un intenso análisis e investigación sobre el área de Machine Learning. Para esto, principalmente usaremos el curso Deep Learning Specialization dictado por Andrew Ng[1] y los libros Deep Learning (Goodfellow, Bengio y Courville)[18] y An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (James, Witten, Hastie y Tibshirani). Luego, para abordar la etapa de implementación del sistema de predicción de heladas, necesitaremos un gran conjunto de datos meteorológicos para poder entrenar al sistema y lograr que prediga con cierto grado satisfactorio de precisión. Por esta razón, se ha elaborado un convenio con la sede reginense del INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria) para poder acceder a estos datos. El trabajo está asociado a una actividad de vinculación tecnológica.
610 _aUniversidad Nacional del Sur
_912551
650 4 _2spines
_aIngeniería en Sistemas
_912459
650 4 _2spines
_aInvestigación aplicada
_98296
653 4 _aPremio Pre Ingeniería
700 1 _aSchroeder, Franco Albano
_912552
700 1 _aTamargo, Luciano H.
_edir.
_912553
700 1 _aSoto, Axel J.
_edir.
_912554
711 _aPremio Pre Ingeniería 2022 :
_c(Buenos Aires : Centro Argentino de Ingenieros,
_d18 Noviembre)
_912541
856 _uhttps://cai.org.ar/el-cai-entrego-los-premios-pre-ingenieria-2022/
_yEl CAI entregó los premios Pre-Ingeniería 2022
942 _2udc
_cBK
_hD-Y6-PRE INGENIERIA 2022-2