[ca] Al segle XXI, els reptes tecnològics són cada vegada més ambiciosos i diversos. En aquesta tesi utilitzarem una tècnica relativament nova de la qual encara no s'ha descobert tot el seu potencial, Machine Learning (ML) i la seva gran capacitat predictiva. El ML té un ampli espectre de funcions i aplicacions i, per assolir resultats rellevants, aquest projecte es centra en l'objectiu concret però ambiciós de segmentar imatges, un concepte potent que té una aplicació directa a diversos sectors, com ara la conducció autònoma o la imatge mèdica. Gràcies al ràpid desenvolupament i extensió a la societat de les tecnologies multimèdia, la quantitat de dades que tenim per treballar amb aquest tipus d'algoritmes és immensa. No obstant això, el procés d'etiquetatge d'aquestes imatges (o vídeos) és molt costós, o fins i tot en alguns casos, no és factible. Recentment, la comunitat científica ha mostrat una possibilitat que està donant resultats extraordinaris, coneguda com a aprenentatge semi-supervisat. Aquesta tècnica consisteix a utilitzar algunes dades per fer un entrenament supervisat del sistema i, posteriorment, a utilitzar tècniques no supervisades per millorar significativament les prediccions. En aquest projecte, en primer lloc, es reimplementa l'algorisme FixMatch per a la tasca de classificació d'imatges, aconseguint una precisió del 90,11\%, en segon lloc, s'han analitzat i provat molts models de segmentació d'imatges i, finalment, s'ha adaptat FixMatch a la tasca de segmentació d'imatges, una primera aproximació a les properes investigacions en el camp de la segmentació semàntica semisupervisada.

[es] En el siglo XXI, los desafíos tecnológicos son cada vez más ambiciosos y diversos. En esta tesis utilizaremos una técnica relativamente nueva cuyo potencial está aún por descubrir, el Aprendizaje Automático (ML) y su gran capacidad de predicción. El ML tiene un amplio espectro de características y aplicaciones, y para alcanzar resultados relevantes, este proyecto se centra en el estrecho pero ambicioso objetivo de segmentar imágenes, un poderoso concepto que tiene una aplicación directa en diversos sectores, como la conducción autónoma o las imágenes médicas. Gracias al rápido desarrollo y extensión en la sociedad de las tecnologías multimedia, la cantidad de datos que tenemos para trabajar con este tipo de algoritmos es inmensa. Sin embargo, el proceso de etiquetar estas imágenes (o vídeos) es muy costoso, o incluso en algunos casos, no es factible. Recientemente, la comunidad científica ha mostrado una posibilidad que está dando resultados extraordinarios, conocida como aprendizaje semi-supervisado. Esta técnica consiste en utilizar unos pocos datos para realizar un entrenamiento supervisado del sistema, y posteriormente, utilizar técnicas no supervisadas para mejorar significativamente las predicciones. En este proyecto, en primer lugar, se reimplementa el algoritmo FixMatch para la tarea de clasificación de imágenes, alcanzando una precisión del 90,11\%, en segundo lugar, se han analizado y probado muchos modelos de segmentación de imágenes, y por último, FixMatch se ha adaptado a la tarea de segmentación de imágenes dando un primer acercamiento a las próximas investigaciones en el campo de la segmentación semántica semi-supervisada.