Abnormal Behavior Identification through Deep Learning: TensorFlow

dc.contributor.author	Torrell Belzach, Robert
dc.contributor.other	TecnoCampus. Escola Superior Politècnica (ESUPT)	ca
dc.date.accessioned	2023-01-31T13:52:11Z
dc.date.available	2023-01-31T13:52:11Z
dc.date.issued	2022
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.12367/2164
dc.description	Treball de fi de grau - Curs 2021-2022	ca
dc.description.abstract	Aplicar efectivament a l´industria de la manufacturació el manteniment predictiu, es a dir, poder esbrinar quan, on i com tindrem fallades en un sistema de la cadena de producció pot resultar molt beneficiós. Per a aplicar el manteniment predictiu, es desenvoluparan models d’intel·ligència artificial. Es posaran a prova aquests diversos models estadístics, d’aprenentatge automàtic i d’aprenentatge profund per a comprendre quines tècniques ens ofereixen els millors resultats davant aquest problema.	ca
dc.format.extent	49, 7 p.	ca
dc.language.iso	spa	ca
dc.rights	Attribution 4.0 International	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/	*
dc.subject.other	Indústria manufacturera, manteniment predictiu, intel·ligència artificial	ca
dc.title	Abnormal Behavior Identification through Deep Learning: TensorFlow	ca
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	ca
dc.rights.accessLevel	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.terms	cap	ca
dc.contributor.tutor	Font Aragonès, Xavier

Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/