1 10 9 https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/63005d92e83fc94e2d281587dad5ff36.pdf 50b8ad96b642021efc6cc3c2a9f3b8d8 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2657 R485 Jurado de la tesis Diaz-Pace, Jorge Andrés Darriba, Luciano Comas, Edgardo Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Ribet, Juan Ignacio Title A name given to the resource Yoga Pose Estimation Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Pizarro, Juan Pablo Description An account of the resource Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial Fil: Ribet, Juan Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Subject The topic of the resource VISION POR COMPUTADORA APRENDIZAJE CORRECCION DE ERRORES Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2024-06 Extent The size or duration of the resource. iv, 46 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess License A legal document giving official permission to do something with the resource. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Abstract A summary of the resource. La presente memoria describe el desarrollo de un detector de postura de yoga o asanas para la empresa Globant. Este trabajo pretende obtener la prueba de concepto de una aplicación para entrenamiento de yoga, en donde se detecte la postura mediante algoritmos de aprendizaje de máquina y visión por computadora, y se le dé soporte al usuario para realizarlas de forma correcta. Para su desarrollo fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la carrera, en especial los vistos en las materias de visión por computadora con el uso indispensable de la biblioteca OpenCV como también los conceptos de aprendizaje de máquina, análisis de datos y la comprensión del mecanismo de funcionamiento de las de las redes neuronales convolucionales. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf APRENDIZAJE AUTOMATICO CORRECCIÓN POSTURAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL VISION POR COMPUTADORA YOGA https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/2725110380129744433ff2e4188dd50b.pdf 471168270976fd1c391fc4de3b4aa2ce Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2625 F387 Jurado de la tesis Giorgis, Yanina Masoller, Bruno Cagua, Jonathan Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Ferreyra, Juan Cruz Title A name given to the resource Automatización de censos ciclistas mediante visión por computadora Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Pakdaman, Seyed Khodadad Description An account of the resource Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial Disciplina: Especialización en inteligencia artificial Fil: Ferreyra, Juan Cruz. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Subject The topic of the resource VISION POR COMPUTADORA CENSOS BICICLETAS AUTOMATIZACION CONTROL DEL TRAFICO URBANO Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2025-10 Extent The size or duration of the resource. vii, 44 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess License A legal document giving official permission to do something with the resource. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Abstract A summary of the resource. En esta memoria se presenta el desarrollo de un sistema de visión por computado- ra para automatizar los censos ciclistas en Rosario, Santa Fe. El sistema reemplaza el relevamiento manual realizado por el Ente de la Movilidad, permitiendo detec- tar, seguir y caracterizar ciclistas utilizando cámaras de videovigilancia. El traba- jo integra técnicas de detección de objetos y clasificación de imágenes, aplicando conocimientos de visión por computadora y aprendizaje profundo. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf APRENDIZAJE AUTOMATICO CENSOS CICLISTAS MOVILIDAD URBANA PRIVACIDAD VISION POR COMPUTADORA https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/e2069d429ace875c75712450f2888e44.pdf b320ca7493d3d42a9cf5f5f9728f8f71 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2616 A696 Jurado de la tesis Diedrichs, Ana Laura Vilcamiza Espinoza, Gerardo Alexis Biale, Claudio Omar Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Arias Suarez, Federico Title A name given to the resource Sistema de segmentación y recomendación para clientes a crédito Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Errázquin, Martín Description An account of the resource Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial Disciplina: Especialización en inteligencia artificial Fil: Arias Suarez, Federico. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Subject The topic of the resource FIDELIZACION DEL CLIENTE SEGMENTACION DEL MERCADO APRENDIZAJE POR ROBOTS CONTROL DE INVENTARIO Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2025-10 Extent The size or duration of the resource. ix, 42 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess License A legal document giving official permission to do something with the resource. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Abstract A summary of the resource. En la presente memoria se describe el diseño e implementación de un modelo de segmentación de clientes mediante técnicas de machine learning, desarrollado para la empresa Dismac. El objetivo principal del trabajo fue identificar perfiles de clientes que ya realizaron compras a crédito, con el fin de activar a aquellos que, pese a tener una línea de crédito aprobada, aún no concretaron una compra. Esta segmentación permitirá definir campañas publicitarias dirigidas según el arquetipo de cada cliente y brindar información estratégica para reorganizar la oferta comercial en sucursales, en función de los perfiles predominantes en cada zona. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiri- dos en el posgrado, tales como el análisis exploratorio de datos, técnicas de feature engineering, algoritmos de aprendizaje no supervisado y métricas de validación de resultados. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf APRENDIZAJE AUTOMATICO GESTIÓN DE INVENTARIOS RECOMENDACIÓN DE PRODUCTOS RETAIL SEGMENTACIÓN DE CLIENTES https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/86ea16bdfc2d43d434b658c98059466e.pdf c11e0d2a0a99b87a3e14e08da394a1c9 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2611 L8649 Jurado de la tesis Bettolli, María Laura Tourn, Benjamín Alfredo Vidal, Luciano Co-tutor Sacco, Maximiliano Antonio Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Lopretto, Fabricio Title A name given to the resource Aprendizaje híbrido de datos y física para pronósticos atmosféricos usando PIML Contributor An entity responsible for making contributions to the resource García Skabar, Yanina Description An account of the resource Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial Disciplina: Especialización en inteligencia artificial Fil: Lopretto, Fabricio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Subject The topic of the resource REDES NEURONALES COMPOSICION ATMOSFERICA ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PREVISION METEOROLOGICA Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2025-10 Extent The size or duration of the resource. xi, 49 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess License A legal document giving official permission to do something with the resource. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Abstract A summary of the resource. El presente trabajo se enfoca en el estudio, diseño e implementación de algoritmos y evaluación de modelos de redes neuronales para la generación de pronósticos atmosféricos en el sur de Sudamérica. Este trabajo resulta de interés para futuros desarrollos en el Servicio Meteorológico Nacional de Argentina. Durante su rea- lización se integraron conocimientos clave, tales como la manipulación de datos meteorológicos, el diseño de arquitecturas de redes neuronales convolucionales y completamente conectadas, la aplicación de conceptos básicos de aprendizaje de física, así como métodos de entrenamiento y técnicas de optimización. APRENDIZAJE AUTOMATICO FÍSICA COMPUTACIONAL MODELOS ATMOSFÉRICOS PRONÓSTICOS CLIMÁTICOS REDES NEURONALES https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/affce19db1e40a02955a5a0f823054ab.pdf b100e764574bcafb8be3419c0ff5f335 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2604 A945 Jurado de la tesis Garmendia, Ariadna Torrent, Leandro Fux, Santiago Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Avalos Ribas, Gonzalo Title A name given to the resource Motor de ajedrez usando técnicas de inteligencia artificial Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Avalos Ribas, Ramiro Description An account of the resource Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial Fil: Avalos Ribas, Gonzalo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Subject The topic of the resource INTELIGENCIA ARTIFICIAL ALGORITMOS DE APRENDIZAJE REDES NEURONALES WEB Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2024-10 Extent The size or duration of the resource. xi, 38 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess License A legal document giving official permission to do something with the resource. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Abstract A summary of the resource. En la presente memoria se hace una descripción del diseño e implementación de un motor de ajedrez basado en técnicas de inteligencia artificial. Este trabajo es un desarrollo personal y pretende brindar una interfaz sencilla e intuitiva para que tanto expertos como novatos en ajedrez puedan interactuar con una red neuronal. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la carrera, tales como modelos de aprendizaje profundo, redes convolucionales, redes residuales y análisis estadístico en general. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf AJEDREZ APRENDIZAJE AUTOMATICO DESARROLLO WEB INTELIGENCIA ARTIFICIAL REDES NEURONALES https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/eae4e6016672ff5618d5111c450d8fe0.pdf c9edd85ab1efdd75ec6043b6339a98e9 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2563 H1415 Jurado de la tesis Braga Medero, Diego Martin Cocco, Barbara Katherina Vilcamiza Espinoza, Gerardo Alexis Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Hagata, Juan Pablo Title A name given to the resource Clasificador de artículos de venta con visión de computadora Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Delrieux, Claudio Description An account of the resource Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial Fil: Hagata, Juan Pablo . Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina Subject The topic of the resource VISION POR COMPUTADORA ALGORITMOS DE APRENDIZAJE COMERCIO ELECTRONICO Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2025-12 Extent The size or duration of the resource. ix, 44 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess License A legal document giving official permission to do something with the resource. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Abstract A summary of the resource. Esta memoria describe el desarrollo de un sistema automático de clasificación de imágenes de productos para una plataforma de comercio electrónico, orientado a optimizar la organización de catálogos digitales, reducir el tiempo de carga de nuevos artículos y mejorar la experiencia del usuario. El proyecto abarca desde la selección y preprocesamiento del conjunto de datos hasta el diseño, implementa- ción y evaluación de modelos de redes neuronales convolucionales, incluyendo pruebas de ajuste fino y comparación de distintas arquitecturas para garantizar un desempeño óptimo. El trabajo integra conocimientos adquiridos en la especialización, como aprendi- zaje profundo, procesamiento de imágenes, técnicas de aumento de datos y eva- luación de modelos de clasificación, aplicados de manera práctica para construir un sistema funcional y medible. El lector encontrará en la memoria la descripción detallada de los métodos empleados, la arquitectura del sistema, los resultados experimentales obtenidos y las conclusiones derivadas, así como recomendacio- nes para futuras mejoras que amplíen las capacidades del sistema desarrollado. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf APRENDIZAJE AUTOMATICO CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES COMERCIO ELECTRÓNICO MODELOS PREDICTIVOS VISION POR COMPUTADORA https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/8ebedc764d433a6a13cd42b8262f2d94.pdf 551e39b953f998d1b3a0c822da9b8548 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Maestría y Posgrado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2419 C1174 66.017-026.614.3 Jurado de la tesis Jouglard, Claudio Ernesto Martínez, Julián Martino, Luis Ángel Savioli, Gabriela Beatriz Vera, Matías Alejandro AIG 20723 Barcode 49017 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Cabrera Castro, Marcelo Alan Title A name given to the resource Estimación de la permeabilidad efectiva de medios porosos artificiales utilizando indicadores de conectividad Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Otero, Alejandro Description An account of the resource Grado obtenido: Magíster en Simulación Numérica y Control de la Universidad de Buenos Aires Disciplina: Maestría en Simulación Numérica y Control Fil: Cabrera Castro, Marcelo Alan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2023-09-26 Extent The size or duration of the resource. viii, 155 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría tesis de maestría Language A language of the resource spa Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess Abstract A summary of the resource. Se han utilizado diversos algoritmos de machine learning para la estimación de la permeabilidad equivalente en medios porosos artificiales a partir de indicadores de conectividad que surgen de la configuración geométrica de los mencionados medios. Se ha elegido abordar el problema desde una perspectiva del análisis masivo de datos que ha alcanzado un impulso notable en el último tiempo. El esquema de trabajo consta de tres etapas: la primera de ellas es la generación de la información, mediante la creación de los medios porosos artificiales y posterior simulación numérica de flujo, todo dentro del entorno de computación de alto desempeño (HPC). La segunda etapa consiste en el análisis exploratorio de la información obtenida, tanto de los indicadores de conectividad de los medios generados aleatoriamente como del valor de permeabilidad efectiva hallado por simulación numérica de flujo. Finalmente, la utilización de algoritmos de regresión que vinculen a los mencionados indicadores de conectividad con los resultados de la simulación numérica. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf Subject The topic of the resource ALGORITMOS DE APRENDIZAJE METODOS DE SIMULACION MEDIOS POROSOS Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf APRENDIZAJE AUTOMATICO MEDIOS POROSOS SIMULACION https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/1ec2c3f5bd905cdb0d2c7044095bd249.pdf 4e7cac7ce7470f948df961647371db9c Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Grado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. Signatura T 2403 C397 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Centofanti, Ezequiel Tomás Title A name given to the resource Aprendizaje automático para modelos de PSF basados en el frente de onda Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Rey Vega, Leonardo Description An account of the resource Grado obtenido: Ingeniero/a Electrónico de la Universidad de Buenos Aires Disciplina: Ingeniería Electrónica Fil: Centofanti, Ezequiel Tomás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2023-08-11 Extent The size or duration of the resource. xiv, 59 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess Abstract A summary of the resource. En astrofísica y cosmología, como en tantos otros dominios de la física, las próximas décadas traerán consigo nuevas generaciones de instrumentos extremadamente potentes, como el telescopio Euclid o el Nancy Grace Roman Space Telescope. Un modelo preciso de la función de dispersión de punto (PSF), caracterización de la respuesta impulsiva del sistema ´óptico, es un requisito fundamental para cumplir con los ambiciosos objetivos cient´ıficos actuales. El método WaveDiff es un modelo semiparamétrico, diferenciable, para la estimación de la PSF basada en observaciones (data driven). Este modelo, desarrollado en el laboratorio CosmoStat, reconstruye la PSF directamente en el espacio de frente de onda y está basado en un modelo óptico completamente diferenciable que incorpora el proceso físico que permite obtener la PSF en el espacio de píxeles a partir del error en el espacio de frente de onda (WFE, wavefront error), integrando la variación espectral de la PSF sobre el ancho de banda del telescopio en conjunto con la distribución espectral de energía (SED) de las estrellas observadas. En este trabajo se realiza un estudio de errores de predicción con respecto a las aberraciones presentes en las SED utilizadas. Se propone un método para mitigar el impacto de las degradaciones de las SED (integración espectral o binning y ruido en las mediciones fotométricas) sobre la optimización y predicciones del modelo. Se optimiza el método WaveDiff con datasets de diferentes tamaños con el fin de evaluar posibles beneficios gracias al incremento del número de observaciones, a costas de un aumento en el tiempo de cómputo y recursos de memoria. Finalmente, se propone un nuevo paradigma de optimización para el modelo semiparamétrico, el cual permite mejorar sustancialmente la optimización del modelo paramétrico, disminuyendo los errores de predicción tanto en el espacio de pixeles como en el espacio de frente de onda. In astrophysics and cosmology, as in other areas of physics, the next decade will bring a new generation of extremely powerful instruments, such as Euclid or the Nancy Grace Roman Space Telescope. An accurate model of the point spread function (PSF), i.e., the instrumental response of the optical system, is a fundamental requirement to meet ambitious scientific goals. The WaveDiff model is a semi-parametric wavefront model for data-driven PSF estimation. This method, developed in the CosmoStat lab, builds the PSF model directly on the wavefront space and is based on a differentiable optical model that integrates the physical processes to go from a wavefront error (WFE) to a pixel-level PSF, integrating the wavelength dependency over the instrument bandwidth alongside the spectral energy distribution of observed stars (SED). In this work an error analysis of the model with respect to aberrations on the input SED data is carried out. A method is proposed to alleviate the impact of SED degradation (spectral binning and photometric measurements noise) on the model predictions. The WaveDiff model is optimised and put to test with different dataset sizes to consider the possible benefit of increasing the number of observations used. Finally, a new optimisation paradigm was proposed for the semiparametric model that allows to substantially improve the optimisation of the parametric model decreasing prediction errors both in wavefront and pixel space. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf Subject The topic of the resource APRENDIZAJE POR ROBOTS COSMOLOGIA PROCESAMIENTO DE IMAGENES SISTEMAS OPTICOS MOTEADO[DISPERSION LUMINOSA] Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf APRENDIZAJE AUTOMATICO COSMOLOGÍA OPTIMIZACION PROBLEMAS INVERSOS PROCESAMIENTO DE IMAGENES PSF WEAK LENSING https://bibliotecadigital.fi.uba.ar/files/original/70b4ad3e38a2ee55ac5110f1619a8574.pdf d84eab041220ef2f59b7fda79fb8a831 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource <h3>Tesis de Grado</h3> Texto - Tesis Metadatos procedentes de la migración desde Koha. AIG 19822 Signatura T 2314 P4383 543.275.3:52-852 Jurado de la tesis Estienne, Claudio Vera, Matías Zanutto, Bonifacio Silvano Barcode 47557 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Creator An entity primarily responsible for making the resource Pérez Fogwill, Germán Title A name given to the resource Estimación de los parámetros en la formación de partículas atmosféricas usando métodos de procesamiento de señales y aprendizaje automático Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Pelle, Patricia A. Asmi, Eija Description An account of the resource Grado obtenido: Ingeniero/a Electrónico de la Universidad de Buenos Aires Disciplina: Ingeniería Electrónica Fil: Pérez Fogwill, Germán. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Calificación: 10 (Diez) Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2022-03-29 Extent The size or duration of the resource. 119 p. Type The nature or genre of the resource info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado tesis de grado Language A language of the resource spa Rights Information about rights held in and over the resource info:eu-repo/semantics/openAccess Abstract A summary of the resource. La formación de nuevas partículas (FNP) en la atmósfera es un fenómeno de gran importancia en el sistema climático de la Tierra. Para estudiar este fenómeno, se debe medir la concentración numérica de partículas de varios tamaños (incluso nanométricos) durante largos períodos de tiempo. Tradicionalmente, el análisis de los datos requiere una inspección visual manual de las observaciones siguiendo protocolos preestablecidos. Un paso crítico en este análisis es detectar los momentos en los que ocurrieron los eventos de FNP. El análisis manual de las mediciones hace que los resultados obtenidos sean fuertemente subjetivos, incluso si se siguen estrictamente los protocolos establecidos. Por lo tanto, los resultados obtenidos, como la frecuencia de ocurrencia de tales eventos, o la tasa promedio de formación de nuevas partículas, pueden ser muy variables. Para disminuir estas incertidumbres, se desarrollará una nueva metodología para automatizar la detección de los eventos de FNP. En este trabajo se presenta un sistema basado en Modelos Ocultos de Markov (MOM) para detectar automáticamente en largas series de datos los instantes donde ocurrieron eventos de FNP. Se mostrará que es posible construir un sistema de clasificación automático capaz de detectar eventos de FNP de forma objetiva, eficaz y con baja complejidad. Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies. http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights Medium The material or physical carrier of the resource. application/pdf Subject The topic of the resource PROCESAMIENTO DE SEÑALES SISTEMAS DE APRENDIZAJE EMISIONES DE PARTICULAS PARTICULAS AEROSOLES ATMOSFERICOS COMPOSICION ATMOSFERICA Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource application/pdf AEROSOLES ATMOSFERICOS APRENDIZAJE AUTOMATICO PARTICULAS ATMOSFERICAS PARTICULAS[MATERIA FINAMENTE DIVIDIDA] PROCESAMIENTO DE SEÑALES SISTEMAS DE APRENDIZAJE