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Título : IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO DE AUTOML EN LA NUBE Y SU EVALUACIÓN UTILIZANDO UNA BASE DE DATOS DE BENCHMARK
Autor : RAMOS FELIX, ANTONIO
metadata.dc.subject.other: AUTOML
OPTUNA
TPE
OPTIMIZACIÓN BAYESIANA
ARQUITECTURAS NEURALES
COMPUTACIÓN DISTRIBUIDA
GPU EN LA NUBE
DEEP LEARNING
Fecha de publicación : 2026-03-18
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Culiacán
Descripción : Se evaluó el sistema mediante rigurosos experimentos distribuidos sobre cuatro conjuntos de datos de referencia en el ámbito de visión por computadora: MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR-10 y CIFAR-100. Los resultados empíricos demostraron precisiones superiores en configuraciones dinámicas generadas frente a los estándares de la literatura clásica, alcanzando hasta 98.19% en MNIST, 98.25% en Fashion-MNIST, 98.46% en CIFAR-10 y 98.15% en CIFAR-100. La investigación expone la viabilidad de abatir barreras económicas, logrando orquestar ecosistemas de alto desempeño rentados (como GPUs RTX 3080/4070) con costos finales por proyecto inferiores a la barrera de 1 dólar americano. Adicionalmente, el análisis exhaustivo del hardware probó que los nodos trabajadores de 1 y 2 GPUs proveen el mayor Throughput (procesando más de 12 modelos evaluados y empaquetados por hora), concluyendo en retornos ecrecientes por enrutamiento y cuellos de botella asíncronos cuando se satura la red de comunicación con 4 o más Nodos Trabajadores bajo este paradigma específico de modelos efímeros. Los hallazgos sientan las bases para democratizar y liberar el descubrimiento computacional a entornos asequibles reales.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Aparece en las colecciones: INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES



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