dc.contributor.advisor | Rodríguez Fuentes, Luis Javier  | |
dc.contributor.author | Berasategui Miguéliz, Beñat | |
dc.contributor.other | F. CIENCIA Y TECNOLOGIA | |
dc.contributor.other | ZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F. | |
dc.date.accessioned | 2025-01-28T07:46:55Z | |
dc.date.available | 2025-01-28T07:46:55Z | |
dc.date.issued | 2025-01-28 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10810/71927 | |
dc.description.abstract | [ES] Una de las dificultades a las que el usuario principiante de LaTeX se enfrenta es la de encontrar el comando que corresponde al símbolo que quiere utilizar. En este trabajo se lleva a cabo el desarrollo de una herramienta que toma como entrada la imagen de uno de estos símbolos, dibujado con el ratón, y devuelve el comando de LaTeX que lo genera. Con este fin se han estudiado varios métodos de aprendizaje automático: las máquinas de vectores soporte, los "random forests", los perceptrones multicapa y las redes neuronales convolucionales. Tras implementar y evaluar estos métodos, se ha creado una interfaz web que permite probar los dos modelos con mejor rendimiento. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ | * |
dc.subject | aprendizaje automático | es_ES |
dc.title | Estudio, desarrollo y evaluación de técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento de símbolos matemáticos escritos a mano | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.date.updated | 2024-06-20T15:14:40Z | |
dc.language.rfc3066 | es | |
dc.rights.holder | Atribución 3.0 España | * |
dc.contributor.degree | Doble Grado de Física e Ingeniería Electrónica | |
dc.identifier.gaurregister | 142627-980857-09 | |
dc.identifier.gaurassign | 156874-980857 | |