informe técnico
ADCANCE SOCIETY
THROUGH TECHNOLOGY
IEEE
COMPUTER SOCIETY
Asunto: Informe
Técnico de Desarrollo 1
Estudiante: Faruk Andres Tom
valdelamar
Para ingeniero: Cristian cuadrado Beltrán
Introducción
del evento IEEE
EVIDENCIA DE SISTEMAS DE RADAR
PEQUEÑO
VIDEO DE LA EXPLICACION DE SISTEMAS DE RADAR DE
PARTE DEL INGENIERO ENRIQUE VINIVIO
Tema que se trató y fue muy impórtate
en la conferencia IEEE
Machine LearNing
El aprendizaje automático (AA) es un
subcampo de la informática y la inteligencia artificial (IA) que permite a las
computadoras aprender sin ser explícitamente programadas. Al recopilar y
analizar grandes conjuntos de datos, las máquinas pueden identificar patrones y
hacer predicciones sobre nuevos datos sin ser explícitamente instruidas.
Existen tres tipos principales de
aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado: En
el aprendizaje supervisado, la máquina se entrena con un conjunto de datos
etiquetados, lo que significa que los datos ya han sido clasificados o
etiquetados con una respuesta correcta. El objetivo del aprendizaje supervisado
es que la máquina aprenda a asociar los patrones de entrada con las etiquetas
de salida correctas, de modo que pueda clasificar nuevos datos con precisión.
Aprendizaje no supervisado: En
el aprendizaje no supervisado, la máquina se entrena con un conjunto de datos
sin etiquetar, lo que significa que los datos no han sido clasificados o
etiquetados con una respuesta correcta. El objetivo del aprendizaje no
supervisado es que la máquina identifique patrones y estructura en los datos,
de modo que pueda agruparlos o segmentarlos de manera significativa.
Aprendizaje por refuerzo: En
el aprendizaje por refuerzo, la máquina aprende a interactuar con un entorno
para maximizar una recompensa. La máquina recibe retroalimentación sobre sus
acciones en la forma de recompensas o castigos, y utiliza esta
retroalimentación para aprender a comportarse de manera que maximice su
recompensa.
El aprendizaje automático se utiliza en
una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:
Reconocimiento de imágenes: El
aprendizaje automático se utiliza para reconocer objetos y rostros en imágenes
y videos.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP):
El aprendizaje automático se utiliza para comprender el lenguaje humano, como
el texto y el habla.
Recomendación de sistemas: El
aprendizaje automático se utiliza para recomendar productos, películas y otros
artículos a los usuarios.
Detección de fraudes: El aprendizaje
automático se utiliza para detectar actividades fraudulentas, como tarjetas de
crédito fraudulentas y solicitudes de seguro fraudulentas.
Predicción de precios: El
aprendizaje automático se utiliza para predecir el precio de los activos, como
acciones y bienes inmuebles.
En el ámbito de la atención al cliente, el
aprendizaje automático se utiliza para proporcionar un servicio al cliente más
personalizado y eficiente. Por ejemplo, el aprendizaje automático se utiliza
para crear chatbots que pueden responder a las preguntas de los clientes de
forma rápida y precisa. También se utiliza para crear sistemas que pueden
identificar los problemas de los clientes antes de que se conviertan en quejas.
El aprendizaje automático es una
tecnología poderosa que tiene el potencial de mejorar nuestras vidas de muchas
maneras diferentes. A medida que el aprendizaje automático continúa
desarrollándose, es probable que veamos aún más aplicaciones de esta tecnología
en el futuro.
Aquí hay algunos ejemplos específicos de
cómo el aprendizaje automático se está utilizando para ayudar a las personas:
En el sector financiero, el aprendizaje
automático se utiliza para detectar fraudes, como tarjetas de crédito
fraudulentas y préstamos fraudulentos. Esto ayuda a proteger a los consumidores
y a las empresas de pérdidas financieras.
En la atención médica, el aprendizaje
automático se utiliza para diagnosticar enfermedades, como el cáncer y la
diabetes. Esto puede ayudar a los médicos a brindar atención más precisa y
oportuna a los pacientes.
En la fabricación, el aprendizaje
automático se utiliza para mejorar la calidad de los productos y reducir los
costos de producción. Esto ayuda a las empresas a ser más competitivas y a
ofrecer productos más asequibles a los consumidores.
En el transporte, el aprendizaje automático se utiliza para mejorar la seguridad y la eficiencia de los vehículos. Esto puede ayudar a reducir las muertes por accidentes de tránsito y a ahorrar dinero a las empresas de transporte.
Conclusiones
⚫
ML supera las técnicas de decisión bayesianas clásicas, especialmente con SNR
extremadamente bajas, manteniendo las tasas de falsas alarmas por debajo de los
valores esperados (LSTM)
El uso de 1+Q mejora la Pa en comparación
con el uso solo de valores de amplitud
• El coste del aprendizaje profundo en
relación con el aprendizaje automático tradicional en términos de tiempo de
aprendizaje es alrededor de un 220% mayor, pero con mejores resultados.
- Aunque utilizamos aprendizaje por
transferencia, las CNN 2D requieren tiempos de entrenamiento extremadamente
largos.
- Las CNN 1D funcionan mejor que las CNN
2D, pero LSTM es aún mejor
La tecnología de radar obsoleta se puede
modernizar con técnicas de procesamiento de señales digitales y ML
Un tema también importante que trato el ingeniero Antonio tibaduiza
Para mi concepto
la tecnología los está ayudando cada días más y nos facilita hacer los trabajos más rápido
como las IA.
Mejora la calidad de vida: La tecnología puede
ayudar a mejorar la calidad de vida de las personas de muchas maneras. Por
ejemplo, puede ayudar a proporcionar acceso a la atención médica, la educación
y el entretenimiento. También puede ayudar a reducir la pobreza y la
desigualdad.
Pero un punto negativo de la tecnología es que
Puede ser costos, La tecnología puede ser costosa de desarrollar y mantener.
Esto puede dificultar que las personas de bajos ingresos accedan a la
tecnología.
Otro punto negativo es que puede causar dependencia. La
tecnología puede causar dependencia, lo que puede llevar a problemas de salud
mental y física. Por ejemplo, las personas que pasan demasiado tiempo usando
dispositivos electrónicos pueden experimentar problemas de sueño, ansiedad y
depresión.
Bueno en
este punto me quede pensando de como la tecnología va tan avanzada como dice en la imagen estados unidos que ya aprobó la venta de
carnes en laboratorio y Israel
desarrolla su propio filete de pecado ,
yo diría que en ese caso en los países como África o de
bajos recursos puede comprar o invertir en una maquinas de
estas ya que le facilita muchos y le
ayuda en la hambruna Y así la naturaleza
no sufre mucho.
Caso de estudio de sistemas de radar
Problema
Los sistemas de radar son una
tecnología esencial para una amplia gama de aplicaciones, como la defensa, la
seguridad, la automoción y la automatización industrial. Sin embargo, los
sistemas de radar tradicionales tienen algunas limitaciones, como la dificultad
para distinguir entre objetos cercanos y distantes, o la sensibilidad a las
condiciones ambientales.
Transcripción
Los sistemas de radar son una
tecnología importante para muchas cosas, como la defensa, la seguridad, los
coches y la automatización industrial. Sin embargo, los sistemas de radar
tradicionales tienen algunos problemas, como que no pueden distinguir bien
entre objetos cercanos y distantes, o que son sensibles a las condiciones
ambientales.
Explicación
El texto original es un poco
técnico, así que he intentado simplificarlo para que sea más fácil de entender.
He cambiado algunas palabras y frases para que sean más claras y directas. Por
ejemplo, he cambiado "aplicación" por "cosas" y
"dificultad" por "problema". También he añadido una
explicación de algunos términos técnicos, como "objetos cercanos y
distantes" y "condiciones ambientales".
Mejora de la detección de
objetivos con machine learning
Los sistemas de radar
tradicionales tienen dificultades para detectar objetivos en entornos
complejos, como cuando están ocultos o mal iluminados. El machine learning
puede ayudar a mejorar la detección de objetivos al permitir que los sistemas
de radar aprendan a identificar patrones en los datos de radar.
Por ejemplo, un modelo de machine
learning podría aprender a identificar el reflejo de un vehículo en los datos
de radar, incluso si el vehículo está parcialmente oculto por otros objetos. O
podría aprender a identificar el patrón de movimiento de una persona en los
datos de radar, incluso si la persona está mal iluminada.
Mejora de la clasificación de
objetivos con machine learning
Los sistemas de radar
tradicionales también pueden tener dificultades para clasificar objetivos
correctamente. El machine learning puede ayudar a mejorar la clasificación de
objetivos al permitir que los sistemas de radar aprendan a asociar patrones en
los datos de radar con categorías de objetivos específicas.
Por ejemplo, un modelo de machine
learning podría aprender a asociar el patrón de reflexión de un vehículo con la
categoría "vehículo". O podría aprender a asociar el patrón de
movimiento de una persona con la categoría "persona".
Ejemplos de aplicaciones
El machine learning se está
utilizando para mejorar la detección y clasificación de objetivos en una
variedad de aplicaciones, incluyendo:
Vehículos autónomos: Los
vehículos autónomos utilizan sistemas de radar para detectar y clasificar
objetos en su entorno. El machine learning puede ayudar a mejorar la seguridad
de los vehículos autónomos al permitirles detectar y evitar obstáculos de forma
más fiable.
Seguridad: Los sistemas de radar
se utilizan para la vigilancia y la detección de amenazas. El machine learning
puede ayudar a mejorar la eficacia de estos sistemas al permitirles detectar
amenazas más sutiles o difíciles de ver.
Mejora de la clasificación de
objetivos con machine learning
Mejorar la estimación de la distancia: Los modelos de machine learning pueden
aprender a estimar la distancia a los objetivos con mayor precisión.
Mejora de la estimación de la
distancia con machine learningSe abre en una ventana nueva
Mejora de la estimación de la
distancia con machine learning
Estudio de caso
una empresa de defensa utilizó un
modelo de machine learning para mejorar el rendimiento de su sistema de radar.
El modelo se entrenó en un conjunto de datos de datos de radar reales. El
modelo fue capaz de mejorar la detección de objetivos en entornos complejos en
un 25%, y la clasificación de objetivos en un 15%.
Beneficios
El uso del machine learning para
mejorar los sistemas de radar ofrece varios beneficios. En primer lugar, puede
ayudar a mejorar la seguridad y la eficiencia de las operaciones. En segundo
lugar, puede ayudar a reducir los costes de mantenimiento y operación de los
sistemas de radar.
Conclusiones
El machine learning es una
herramienta eficaz para mejorar los sistemas de radar. Los modelos de machine
learning pueden aprender a identificar y clasificar objetivos con mayor
precisión, incluso en entornos complejos. Esto puede ayudar a mejorar la seguridad,
la eficiencia y la rentabilidad de los sistemas de radar.
Recomendaciones
Para obtener los mejores
resultados, las empresas que utilicen machine learning para mejorar sus
sistemas de radar deben recopilar y preparar cuidadosamente los datos de
entrenamiento. También deben realizar pruebas exhaustivas de sus modelos para
garantizar que sean precisos y eficientes.
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