Simulación de un proceso computacional distribuido para la evaluación de costos computacionales

MARIELA AZUL GONZALES; LUCIA ISABEL PASSONI; GUZMÁN, MARCELO NICOLÁS; PABLO MONTINI

Mar del Plata

Congreso; 6to Congreso Nacional de Ingeniería en Informática/Sistemas de Información; 2018

UAA, UFASTA, UNMDP, UCAECE, RIISIC, Confedi

La reducción del costo computacional es de gran importancia en aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos (Data Mining, Big Data, etc.). En estos casos, aumenta el costo computacional del entrenamiento en Redes Neuronales Artificiales, lo que limita la eficiencia de todo el proceso. El objetivo de éste trabajo es comparar diferentes métodos para la identificación de regiones de interés en imágenes de video de patrones dinámicos. Como hipótesis, suponemos que la disminución de la cantidad de datos de entrenamiento de una red neuronal no supervisada (mapas auto-organizados) permite una reducción del costo computacional, manteniendo su eficiencia. Los costos computacionales se evalúan usando parámetros estadísticos de la simulación de casos.