Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/130992
Title: Flogo: Un DSL para el diseño y gestión del ciclo de vida de una red neuronal
Authors: Hernández Gálvez, José Juan
Director: Évora Gómez, José 
Roncal Andrés, Octavio 
UNESCO Clasification: 120317 Informática
Issue Date: 2024
Abstract: Este documento describe un lenguaje específico de dominio (DSL) diseñado para simplificar y automatizar el proceso de creación de redes neuronales. Su objetivo principal es abstraer la complejidad técnica de frameworks como Py- Torch o TensorFlow. De esta manera, permite que los desarrolladores puedan modelar tanto la estructura de redes neuronales como su proceso de entrenamiento utilizando un lenguaje más intuitivo y directo. Además, incorpora un generador de código que transforma el modelo descrito con el DSL a código Python. Esta automatización acelera el proceso de desarrollo y mantenimiento, haciéndolo más eficiente. Además, simplifica el proceso de desarrollo para aquellos que no son expertos en redes neuronales, haciendo más comprensible así los modelos de redes neuronales y fomentando una mayor innovación. Esta accesibilidad y facilidad de uso permiten que más personas contribuyan y experimenten con proyectos de inteligencia artificial, impulsando el avance tecnológico en este área.
This document describes a domain-specific language (DSL) designed to simplify and automate the process of creating neural networks. Its primary goal is to abstract the technical complexity of frameworks like PyTorch or TensorFlow. In this way, it allows developers to model both the structure of neural networks and their training process using a more intuitive and straightforward language. Additionally, it incorporates a code generator that transforms the model described with the DSL into Python code. This automation accelerates the development and maintenance process, making it more efficient. Furthermore, it simplifies the development process for those who are not experts in neural networks, thereby making neural network models more comprehensible and fostering greater innovation. This accessibility and ease of use enable more people to contribute to and experiment with artificial intelligence projects, driving technological advancement in this area.
Department: Departamento de Informática y Sistemas
Faculty: Escuela de Ingeniería Informática
Degree: Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
URI: http://hdl.handle.net/10553/130992
Appears in Collections:Trabajo final de grado
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