Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas

En Ciencias de la Computación, la adopción disciplinada de métodos y técnicas permite la resolución de problemas. Se presenta una propuesta metodológica para la construcción de Redes Neuronales Artificiales supervisadas integrando a un ciclo de vida de la Ingeniería del Software las fases contemplad...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mariño, Sonia Itatí, Primorac, Carlos Roberto
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Pablo Olavide 2022
Materias:
Acceso en línea:http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/33803
Aporte de:
id I48-R184-123456789-33803
record_format dspace
spelling I48-R184-123456789-338032025-03-06T10:59:49Z Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas Proposed methodology for developing supervised artificial neural networks models Mariño, Sonia Itatí Primorac, Carlos Roberto Metodologías Tecnologías inteligentes Redes neuronales artificiales supervisadas Ingeniería del software Methodologies Intelligent technologies Supervised artificial neural networks Software engineering En Ciencias de la Computación, la adopción disciplinada de métodos y técnicas permite la resolución de problemas. Se presenta una propuesta metodológica para la construcción de Redes Neuronales Artificiales supervisadas integrando a un ciclo de vida de la Ingeniería del Software las fases contempladas en el desarrollo de los mencionados modelos. Se validó en un dominio de la botánica a fin de ilustrar la resolución de problemas del mundo real. Particularmente, se trata desde una perspectiva de innovación educativa para estudiantes de Sistemas de Información, carrera con una fuerte orientación en temas de Ingeniería del Software, quienes como futuros profesionales se insertan en la academia y en las empresas. In Computer Science, disciplined adoption of methods and techniques allows troubleshooting The aim of this paper is present a methodology for modeling supervised Artificial Neural Networks. It is based on the integration of the development phases covered by mentioned models in a life cycle of software engineering. It was validated in a domain of botany in order to illustrate solving real-world problems. Specially, it is treated from the perspective of educational innovation oriented to Information Systems students, future professionals will be inserted in academia and businesses. 2022-04-06T17:07:41Z 2022-04-06T17:07:41Z 2016-05-06 Artículo Mariño, Sonia Itatí y Primorac, Carlos Roberto, 2016. Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas. International Journal of Educational Research and Innovation. Sevilla: Universidad Pablo Olavide, no. 6, p. 231-245. ISSN 2386-4303. 2386-4303 http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/33803 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Pablo Olavide International Journal of Educational Research and Innovation, 2016, no. 6, p. 231-245.
institution Universidad Nacional del Nordeste
institution_str I-48
repository_str R-184
collection RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
language Español
topic Metodologías
Tecnologías inteligentes
Redes neuronales artificiales supervisadas
Ingeniería del software
Methodologies
Intelligent technologies
Supervised artificial neural networks
Software engineering
spellingShingle Metodologías
Tecnologías inteligentes
Redes neuronales artificiales supervisadas
Ingeniería del software
Methodologies
Intelligent technologies
Supervised artificial neural networks
Software engineering
Mariño, Sonia Itatí
Primorac, Carlos Roberto
Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
topic_facet Metodologías
Tecnologías inteligentes
Redes neuronales artificiales supervisadas
Ingeniería del software
Methodologies
Intelligent technologies
Supervised artificial neural networks
Software engineering
description En Ciencias de la Computación, la adopción disciplinada de métodos y técnicas permite la resolución de problemas. Se presenta una propuesta metodológica para la construcción de Redes Neuronales Artificiales supervisadas integrando a un ciclo de vida de la Ingeniería del Software las fases contempladas en el desarrollo de los mencionados modelos. Se validó en un dominio de la botánica a fin de ilustrar la resolución de problemas del mundo real. Particularmente, se trata desde una perspectiva de innovación educativa para estudiantes de Sistemas de Información, carrera con una fuerte orientación en temas de Ingeniería del Software, quienes como futuros profesionales se insertan en la academia y en las empresas.
format Artículo
author Mariño, Sonia Itatí
Primorac, Carlos Roberto
author_facet Mariño, Sonia Itatí
Primorac, Carlos Roberto
author_sort Mariño, Sonia Itatí
title Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
title_short Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
title_full Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
title_fullStr Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
title_full_unstemmed Propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
title_sort propuesta metodológica para desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales supervisadas
publisher Universidad Pablo Olavide
publishDate 2022
url http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/33803
work_keys_str_mv AT marinosoniaitati propuestametodologicaparadesarrollodemodelosderedesneuronalesartificialessupervisadas
AT primoraccarlosroberto propuestametodologicaparadesarrollodemodelosderedesneuronalesartificialessupervisadas
AT marinosoniaitati proposedmethodologyfordevelopingsupervisedartificialneuralnetworksmodels
AT primoraccarlosroberto proposedmethodologyfordevelopingsupervisedartificialneuralnetworksmodels
_version_ 1832344457066840064