Resano Ezcaray Jesús Javier 2022 Esta tesis recoge el trabajo realizado durante cuatro anos de investigación en algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este estudio radica en como ejecutar el proceso de inferencia de los algoritmos de aprendizaje automático de una manera mas eficiente y como conseguir técnicas mas fiables. Para ello, esta tesis consta de tres pasos principales: en primer lugar, el diseño e implementación en una FPGA de un acelerador que aprovecha las oportunidades de optimización que ofrece la dispersión de datos en las DNNs, en segundo lugar, el diseño e implementación en una FPGA de un acelerador para arboles de decisión basados en la potenciación del gradiente en el contexto de la clasificación de imágenes hiperespectrales, y en tercer lugar, un análisis de redes bayesianas para la clasificación de imágenes hiperespectrales<br />para demostrar como las métricas de incertidumbre pueden ayudarnos en muchas tareas para conseguir redes mas fiables.<br /> TESIS