1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Licenciatura
  3. Sinaloa
  4. Instituto Tecnológico de Culiacán (Licenciatura)
  5. INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

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dc.contributor.advisorBUSTILLOS MARTÍNEZ, ARCELIA JUDITH-
dc.contributor.authorRAMOS FELIX, ANTONIO-
dc.creatorRAMOS FELIX, ANTONIO-
dc.date.accessioned2026-08-19T18:59:36Z-
dc.date.available2026-08-19T18:59:36Z-
dc.date.issued2026-03-18-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13760-
dc.descriptionSe 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherAUTOMLes_MX
dc.subject.otherOPTUNAes_MX
dc.subject.otherTPEes_MX
dc.subject.otherOPTIMIZACIÓN BAYESIANAes_MX
dc.subject.otherARQUITECTURAS NEURALESes_MX
dc.subject.otherCOMPUTACIÓN DISTRIBUIDAes_MX
dc.subject.otherGPU EN LA NUBEes_MX
dc.subject.otherDEEP LEARNINGes_MX
dc.titleIMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO DE AUTOML EN LA NUBE Y SU EVALUACIÓN UTILIZANDO UNA BASE DE DATOS DE BENCHMARKes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_MX
dc.contributor.directorRODRÍGUEZ RANGEL, HÉCTOR-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Culiacánes_MX
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