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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13760| 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 |
| Data: | 2026-03-18 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Culiacán |
| Descrição: | 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 nas colecções: | INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| IMPLEMENTACION_DE_UN_MODELO_DE_AUTOML_EN_LA_NUBE_Y_SU_EVALUACION_UTILIZANDO_UNA_BASE_DE_DATOS_BENCHMARK.pdf | 5.13 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir | |
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