Desarrollo de un Prototipo de Software en Python con Técnicas de Machine Learning para el Análisis de Datos Astronómicos de Exoplanetas Recopilados por la NASA

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dc.contributor.advisorMoreno Briceño, Alexanderspa
dc.contributor.authorRincón Valencia, Kimberly Johanaspa
dc.creator.cedula20441813717spa
dc.creator.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000278610spa
dc.date.accessioned2021-06-30T19:19:33Z
dc.date.available2021-06-30T19:19:33Z
dc.date.issued2021-06-03spa
dc.description.abstractML techniques and algorithms have become very important in the field of astronomy and in many other fields, due to the enormous volume of images or data collected using different means, derived from the study carried out in each area of knowledge and that generates the need from working with large and complex data groups (Big Data) to process, analyze and later make observations that allow extracting new knowledge to predict future behavior of said information.eng
dc.description.abstractLas técnicas y algoritmos de ML se han vuelto muy importantes en el campo de la astronomía y en muchos otros campos, debido al enorme volumen de imágenes o datos recolectados empleando diferentes medios, derivados del estudio realizado en cada área del conocimiento y que genera la necesidad de trabajar con grupos de datos extensos (Big Data) y complejos para procesarlos, analizarlos y posteriormente realizar observaciones que permiten extraer nuevos conocimientos para predecir comportamientos a futuro de dicha información.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Electrónico(a)spa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4472
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusIbaguéspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaspa
dc.publisher.programIngeniería Electrónicaspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectExoplanetases_ES
dc.subjectAstronomíaes_ES
dc.subjectBig Dataes_ES
dc.subjectNASAes_ES
dc.subject.keywordAlgorithmses_ES
dc.subject.keywordMachine Learninges_ES
dc.subject.keywordExoplanetses_ES
dc.subject.keywordAstronomyes_ES
dc.subject.keywordBig Dataes_ES
dc.subject.keywordNASAes_ES
dc.titleDesarrollo de un Prototipo de Software en Python con Técnicas de Machine Learning para el Análisis de Datos Astronómicos de Exoplanetas Recopilados por la NASAes_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dcterms.audienceGeneralspa
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