Este trabajo trata acerca del reconocimiento y clasificación de imágenes (en concreto logotipos de marcas comerciales) a través del uso de las llamadas redes neuronales convolucionales, que son algoritmos que tienen como origen del planteamiento de su funcionamiento el mecanismo con el que funciona la parte del cerebro humano que se encarga del reconocimiento visual de objetos. Para llegar al objetivo, se utilizan técnicas del denominado aprendizaje profundo y se evidencia el beneficio de la utilización de computación a través de los procesadores específicos para tratamiento de gráficos (GPU). La correcta configuración de un entorno de desarrollo propio que permita el aprovechamiento de estos recursos hardware, la investigación vinculada a los paquetes de software a utilizar en dicho desarrollo, el aprovechamiento del conocimiento generado en otras redes desarrolladas por grandes compañías como Google y la optimización de los parámetros de entrenamiento de la red, han sido los retos más importantes acometidos. Pese a que se enmarca dentro del denominado “Reto IBM” planteado en el ámbito de estudio del Máster, los conocimientos adquiridos en el desarrollo del trabajo tienen aplicación directa en la resolución de problemas del ámbito laboral. En concreto y en mi caso personal como autor, en la utilización para reconocimiento de logotipos utilizado para la mejora de las campañas de marketing que lleva a cabo una compañía multinacional.

Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)

Universidad Europea de Madrid

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