https://socictopen.socict.org/files/original/99470541d5173b01312666c95f1699f4.pdf bb0921fc139a6250e5d78716ee084f33 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Agricultura sostenible Description An account of the resource Dominio científico: Agricultura sostenible Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Aplicación de redes neuronales convolucionales para la detección del tizón tardío Phytophthora infestans en papa Solanum tuberosum Creator An entity primarily responsible for making the resource William Alexander Lozada-Portilla, Marco Javier Suárez Barón, Eduardo Avendaño-Fernández Description An account of the resource La presencia del tizón tardío o gota en el cultivo de papa afecta directamente el crecimiento de la planta y el desarrollo del tubérculo, por ello, es importante la detección temprana de la enfermedad. Actualmente, la aplicación de redes neuronales convolucionales es una oportunidad orientada a la identificación de patrones en la agricultura de precisión, incluyendo el estudio del tizón tardío, en el cultivo de papa. Este estudio describe un modelo de aprendizaje profundo capaz de reconocer el tizón tardío en el cultivo de papa, por medio de la clasificación de imágenes de las hojas. Se utilizó, en la aplicación de este modelo, el conjunto de datos aumentado de PlantVillage, para entrenamiento. El modelo propuesto ha sido evaluado a partir de métricas de rendimiento, como precisión, sensibilidad, puntaje F1 y exactitud. Para verificar la efectividad del modelo en la identificación y la clasificación del tizón tardío y comparado en rendimiento con arquitecturas. como AlexNet, ZFNet, VGG16 y VGG19. Los resultados experimentales obtenidos con el conjunto de datos seleccionado mostraron que el modelo propuesto alcanza una exactitud del 90 % y un puntaje F1, del 91 %. Por lo anterior, se concluye que el modelo propuesto es una herramienta útil para los agricultores en la identificación del tizón tardío y escalable a plataformas móviles, por la cantidad de parámetros que lo comprenden. Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2021 Subject The topic of the resource Aprendizaje profundo, Redes Neuronales Convolucionales, Tizón tardío, agricultura de precisión Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context 10.31910/rudca.v24.n2.2021.1917 Source A related resource from which the described resource is derived Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales Coverage The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant Agriculture (General), Biology (General), Medicine (General) Relation A related resource <a href="https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/1917" target="_blank" rel="noreferrer noopener">https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/1917</a>