Exploración de técnicas de Deep Learning para el reconocimiento de anunciantes en publicidad digital
El objetivo de este trabajo fue desarrollar una estrategia que permita la automatización del proceso de clasificación de anunciantes y la optimización del flujo de datos relacionados con publicidad online, acorde con los desafíos que propone aplicar Deep Learning para realizar estas detecciones : co...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Raineri, F. (2023). Exploración de técnicas de Deep Learning para el reconocimiento de anunciantes en publicidad digital [Tesis de grado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. |
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I21-R190-123456789-43642025-03-31T16:12:39Z Exploración de técnicas de Deep Learning para el reconocimiento de anunciantes en publicidad digital Raineri, Franco Rodríguez, Guillermo Marcos, Claudia Andrea Machine Learning Deep Learning Publicidad digital IA Inteligencia Artificial El objetivo de este trabajo fue desarrollar una estrategia que permita la automatización del proceso de clasificación de anunciantes y la optimización del flujo de datos relacionados con publicidad online, acorde con los desafíos que propone aplicar Deep Learning para realizar estas detecciones : construir un dataset confiable, y realizar un pre procesamiento tal que se mantenga su contexto y sea entendido por una red neuronal, la cual deberá procesar los datos de entrada. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen. Fil: Raineri, Franco. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Fil: Rodríguez, Guillermo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Fil: Marcos, Claudia Andrea. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. 2023 2025-03-31T16:11:50Z 2025-03-31T16:11:50Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion info:ar-repo/semantics/tesis de grado Raineri, F. (2023). Exploración de técnicas de Deep Learning para el reconocimiento de anunciantes en publicidad digital [Tesis de grado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/4364 spa http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
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El objetivo de este trabajo fue desarrollar una estrategia que permita la automatización del proceso de clasificación de anunciantes y la optimización del flujo de datos relacionados con publicidad online, acorde con los desafíos que propone aplicar Deep Learning para realizar estas detecciones : construir un dataset confiable, y realizar un pre procesamiento tal que se mantenga su contexto y sea entendido por una red neuronal, la cual deberá procesar los datos de entrada. Párrafo extraído de la tesis de grado a modo de resumen. |
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