Ingeniería de Sistemas y la Computación
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Browsing Ingeniería de Sistemas y la Computación by Subject "Aprendizaje profundo"
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Item Apoyo en la compra y venta de acciones de la bolsa de valores estadounidense utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Narváez Paz, Elkin Jadier; Linares Ospina, Diego Luis; Álvarez Vargas, Gloria InésEste proyecto de investigación se adentró en el desarrollo de un agente de trading basado en aprendizaje por refuerzo, con el objetivo de evaluar su desempeño en comparación con la estrategia buy-and-hold en el dinámico entorno de los mercados financieros. El problema central de esta investigación era evaluar si un agente entrenado mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo podía navegar eficazmente por las complejidades de la compra y venta de activos, marcadas por la volatilidad del mercado, tendencias cambiantes e incertidumbres financieras. Nuestro enfoque implicó una progresión deliberada e iterativa de experimentos, comenzando con fases preliminares diseñadas para extraer información cualitativa e identificar tendencias. Estos primeros experimentos estaban limitados en términos de recursos computacionales y duración del entrenamiento, pero fueron fundamentales para dirigirnos hacia hiperparámetros óptimos y configuraciones de entrenamiento para el último experimento. Este último experimento, caracterizado por un período de entrenamiento extenso, se destaca como el punto central de nuestros hallazgos, exhibiendo la culminación de nuestros esfuerzos. Dentro de este entrenamiento extendido, el agente demostró una notable capacidad para adaptarse a las dinámicas cambiantes del mercado, lo que se tradujo en un desempeño que compite favorablemente con la estrategia buy-and-hold. Estos resultados destacan la adaptabilidad y las capacidades de aprendizaje del agente en el contexto de compra y venta de activos, revelando su potencial para su aplicación práctica en los mercados financieros reales. En conclusión, esta investigación arroja luz sobre la promesa del aprendizaje por refuerzo en el trading, enfatizando la importancia de un enfoque sistemático para la experimentación y dejando el camino para futuros refinamientos destinados a mejorar la robustez del modelo para aplicaciones financieras del mundo real.Item Modelo para la detección de cáncer de seno en imágenes histológicas a partir de aprendizaje profundo con múltiples anotadores(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) González Vélez, Juan Felipe; Buitrago Chávez, Jhoan Manuel; Gil González, JuliánEl cáncer de seno es el tipo de cáncer más común en mujeres, por lo que la detección temprana de esta enfermedad es crucial para combatirla. Actualmente, una de las formas de detectar el cáncer de seno es mediante el análisis del tejido mamario a través de imágenes histológicas. Este análisis es un proceso tedioso que debe ser realizado por un experto. El aprendizaje automático puede ser útil para facilitar esta tarea; sin embargo, requiere una cantidad suficiente de información recolectada para su entrenamiento, lo cual es difícil de obtener debido a la escasez de expertos capaces de anotar las imágenes. En este proyecto se proponen diferentes modelos de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes histológicas, aprovechando las anotaciones de múltiples anotadores con diversos grados de experiencia y conocimiento. Los resultados de estos modelos fueron comparados con varios modelos clásicos de aprendizaje automático que utilizan las etiquetas verdaderas para su entrenamiento.