Guías UNAD › Tratamiento de Imágenes › Fase 3
Tratamiento de Imágenes (código 208054) es uno de los cursos de la UNAD, y Fase 3 Aprendizaje de Máquinas es una de sus entregas evaluadas. En esta página tienes la guía completa de la actividad. Te apoyamos con el desarrollo completo de la actividad, cumpliendo la guía y la rúbrica, con entrega rápida y la calidad para asegurar tu mejor nota.
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¿Me garantizan la nota?
Sí. Cumplimos cada criterio de la rúbrica del curso para asegurar la mejor nota posible en tu entrega.
En esta entrada encuentras la guía de actividades y rúbrica de evaluación con la explicación de Fase 3 Aprendizaje de Máquinas del curso Tratamiento de Imágenes (código 208054) de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, periodo 2026 II (16-04). Puedes leer la guía completa en el visor de esta página y cotizar con nosotros el desarrollo de la actividad.
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Datos de la actividad: actividad independiente, momento de evaluación intermedio, 85 puntos, 36 horas de trabajo independiente. Inicia el miércoles, 16 de septiembre de 2026 y cierra el martes, 13 de octubre de 2026.
RAP 2: Analiza las propiedades intrínsecas (color, área, textura, topología) de los objetos extraídos para establecer la correlación necesaria y entrenar modelos clasificatorios supervisados.
La actividad consiste en: 1. Definición de conceptos: estudiando el libro guía, el estudiante investiga de manera individual y realiza una infografía con cualquier herramienta online (genially, canva entre otras), donde se evidencie una breve explicación de los siguientes temas: a. ¿Qué es extracción de características en una imagen? (responda esta pregunta en 4 renglones máximo) b. ¿Qué es un clasificador supervisado conocido como Árboles de decisión? (responda esta pregunta en 4 renglones máximo) c. ¿Qué es un clasificador supervisado conocido como Regresión por mínimos cuadrados? (responda esta pregunta en 4 renglones máximo) d. ¿Qué es un clasificador supervisado y no supervisado en imágenes? (responda esta pregunta en 8 renglones máximo) e. ¿Qué es el clasificador supervisado conocido como Support Vector Mchine (SVM)? (responda esta pregunta en 4 renglones máximo) f. ¿Cuáles tipos de kernels tiene una SVM? defina cada uno de estos kernels (responda esta pregunta en 8 renglones máximo) Nota1: Después de realizar la lectura del libro guía se debe estructurar con sus propias y diseñar la infografía. Nota2: Se debe hacer el aporte en el foro del URL de la infografía copiado en un word. Este URL debe estar publico. El nombre o extensión del Word debe ser: “infografía_nombre del estudiante_Fase3.doc” 2. Implementación de códigos (componente práctico): cada estudiante debe realizar de manera individual la implementación de los códigos que se encuentran en el Anexo 1. También debe analizar los resultados
La actividad trabaja con los siguientes anexos y formatos:
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Las evidencias a desarrollar son:
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