| Summary: | Este proyecto presenta un estudio e implementación de una red neuronal convolucional que permita identificar y reconocer especímenes de ballena jorobada a partir de los patrones únicos de sus colas. Partiendo de un dataset compuesto de imágenes de colas de ballenas se detallan todas las fases del proceso de creación y entrenamiento de una red neuronal. Desde el análisis y preprocesado de las imágenes a la elaboración de predicciones, utilizando TensorFlow y Keras como vehículo. Así mismo se explican otras posibles alternativas a la hora de afrontar este problema y la problemática surgida durante el proceso de elaboración del proyecto. Abstract: This project presents a study and implementation of a convolutional neural network to identify and recognize humpback whale specimens from the unique patterns of their tails. Starting from a dataset composed of images of whale tails, all the phases of the process of creation and training of a neural network are detailed. From the analysis and pre-processing of images to the elaboration of predictions, using TensorFlow and Keras as frameworks. Other possible alternatives are also explained when it comes to tackling this problem and the complications that have arisen during the process of developing this project.
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