EP Computación Científica

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Browsing EP Computación Científica by browse.metadata.advisor "Luyo Sánchez, José Raúl"

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    El algoritmo de la Máquina de Soporte Vectorial aplicado a la detección de personas en imágenes de intensidad
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015) Benavides Vidal, Diego Armando; Luyo Sánchez, José Raúl
    Describe detalladamente las bases teóricas de un algoritmo que implementa una máquina de aprendizaje conocido como el algoritmo de la Máquina de Soporte Vectorial que ha demostrado tener mejores resultados para la extracción de patrones de datos y tareas de clasificación que otros modelos conocidos. Para demostrar estos resultados presenta la implementación del modelo aplicado al problema de detección de personas en imágenes de intensidad que comúnmente se utiliza en sistemas de seguridad y video vigilancia.
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    Implementación computacional en Freefem++ de una ecuación de onda con término disipativo no lineal
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2018) Tenorio Paredes, Lila Lisbeth; Luyo Sánchez, José Raúl
    Utiliza el software Freefem++ para resolver numericamente la ecuación de ondas con término disipativo no lineal que describe la vibración de una membrana. Primeramente, estudiamos la teor´ıa de semigrupos con la finalidad de garantizar la existencia y unicidad de soluciones fuertes para este problema. La implementacion computacional es realizada en FreeFem++ que es un software libre escrito en C++ y basado en el Método de Elementos Finitos (MEF). Finalmente, mostramos los resultados de las simulaciones donde se considero el término de disipación igual al arcotangente y se obtuvieron las graficas de las soluciones numéricas del problema mediante Gnuplot.
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    Segmentación de la cartera de clientes de una entidad financiera utilizando máquina de soporte vectorial
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2011) Favarato Fraguela, Paola; Luyo Sánchez, José Raúl
    Se presenta la construcción de un clasificador de clientes según su fidelidad a la entidad financiera a la que pertenecen, logrando con ello automatizar la segmentación del portafolio para el posterior diseño y ejecución de estrategias de fidelización. La construcción del clasificador se logra a partir de la separación de un conjunto de clientes (representados por vectores) por un hiperplano que busca maximizar la distancia entre clientes de diferentes clases. La máquina de soporte vectorial (SVM) permite construir dicho hiperplano con un margen de error mínimo; su eficiencia con respecto a otros métodos de aprendizaje de máquina ha hecho que se encuentren aplicaciones no solo en clasificación de datos transaccionales si no tambien de imágenes.