Peralta Márquez, BillyJara Chiara, Pablo AndrésMerino Lara, Roberto PatricioFacultad de Ingeniería2023-04-202023-04-202022https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/48837Proyecto de Título (Ingeniero Civil Informático)Teniendo en consideración el esfuerzo que se ha realizado durante el último tiempo para clasificar estrellas variables utilizando técnicas de aprendizaje automático, es que toma importancia el siguiente trabajo. Este busca aplicar nuevos algoritmos en el área para continuar simplificando la tarea, y para que de esta manera los científicos y astrónomos puedan dedicar su esfuerzo obteniendo nuevos conocimientos a partir de la automatización de esta. Se mencionan importantes conceptos como estrellas variables, recolección de datos, preprocesamiento de ellos, algoritmos de aprendizaje automático para comprender a cabalidad el trabajo que se muestra en este documento. Por lo que estos temas serán abordados en detalle cuando sea necesario y de manera más general dependiendo de la profundidad que se quiera dar al asunto tratado.Considering the effort that has been made in recent times to classify variable stars using machine learning techniques, the following work takes its importance. It seeks to apply new algorithms in the area to continue simplifying the task, and so that scientists and astronomers can devote their efforts to obtaining new knowledge from its automation. Important concepts such as variable stars, data collection, data preprocessing, machine learning algorithms will be mentioned to fully understand the work shown in this document. Therefore, these topics will be addressed in detail when necessary and in a more general way depending on the depth that’s needed to the subject matter.esEstrellas VariablesAlgoritmos ComputacionalesClasificación de estrellas variables por medio de aprendizaje autosupervisado comparando LSTM y GRUTesis