Desarrollo de algoritmos de clasificación supervisada de bajo coste computacional para sistemas embebidos orientado a la optimización de recursos lógicos

Abstract

En el presente trabajo de titulación se realiza una implementación de algoritmos de clasificación supervisada para sistemas embebidos de bajos recursos computacionales, ya que estos sistemas se ven limitados en el procesamiento de datos cuando se usan algoritmos de aprendizaje de máquina robustos, ocasionando en el sistema un alto tiempo de respuesta, debido a que, en el procesamiento es en donde se consume la mayor cantidad de recursos. Para su desarrollo, se aplicó técnicas de optimización de código para simplificar los procesos y el uso de recursos lógicos. Además, los mencionados algoritmos fueron evaluados bajo criterios de tiempo de procesamiento, tasa de error, tamaño y rendimiento. En la parte final como resultados relevantes, se observan las pruebas de los algoritmos de clasificación con cada base de datos utilizada, como también la implementación de curvas ROC y AUC. Con ello, se realiza una comparación de los resultados para determinar la eficiencia lograda por cada algoritmo optimizado.