{"id":101894,"date":"2018-03-11T10:23:52","date_gmt":"2018-03-11T10:23:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aprendizaje-maquina-para-imputacion-y-clasificacion-simultanea-de-patrones-con-datos-incompletos\/"},"modified":"2018-03-11T10:23:52","modified_gmt":"2018-03-11T10:23:52","slug":"aprendizaje-maquina-para-imputacion-y-clasificacion-simultanea-de-patrones-con-datos-incompletos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/analisis-de-datos\/aprendizaje-maquina-para-imputacion-y-clasificacion-simultanea-de-patrones-con-datos-incompletos\/","title":{"rendered":"Aprendizaje m\u00e1quina para imputaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n simult\u00e1nea de patrones con datos incompletos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Pedro Jos\u00e9 Garc\u00eda Laencina <\/strong><\/h2>\n<p>La clasificaci\u00f3n de patrones es una l\u00ednea de investigaci\u00f3n multi-disciplinar aplicada en infinidad de \u00e1mbitos cient\u00edficos, como son las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y comunicaciones, la medicina, la econom\u00eda aplicada, la gen\u00e9tica, la rob\u00f3tica, y la biolog\u00eda. Un inconveniente muy com\u00fan es la ausencia de informaci\u00f3n en el conjunto de patrones que definen el problema de clasificaci\u00f3n, es decir, la presencia de \u00abdatos incompletos\u00bb o \u00abvalores perdidos\u00bb en los vectores de caracter\u00edsticas de entrada. Si este fen\u00f3meno ocurre en ciertas caracter\u00edsticas importantes puede suponer una gran p\u00e9rdida de informaci\u00f3n relevante.  adem\u00e1s, la ausencia de informaci\u00f3n puede dificultar en gran medida el dise\u00f1o del clasificador, ya que la mayor\u00eda de los modelos m\u00e1s empleados y las herramientas software que los implementan parten de la suposici\u00f3n de datos completos. En esta tesis doctoral se han revisado los distintos m\u00e9todos basados en aprendizaje m\u00e1quina para clasificaci\u00f3n de patrones incompletos, destacando la imputaci\u00f3n como la soluci\u00f3n m\u00e1s extendida en la pr\u00e1ctica. La imputaci\u00f3n consiste en realizar estimaciones plausibles de los datos incompletos a partir de la informaci\u00f3n observada. Tras asignar las estimaciones obtenidas a los valores perdidos, se resuelve la tarea de clasificaci\u00f3n. Un aspecto muy importante es que la imputaci\u00f3n de datos incompletos reconfigura la informaci\u00f3n disponible de un modo que puede ayudar a mejorar las prestaciones de la etapa de clasificaci\u00f3n.  este argumento constituye el fundamento y la principal aportaci\u00f3n de esta tesis doctoral: imputaci\u00f3n de datos incompletos orientada a mejorar la clasificaci\u00f3n. Las t\u00e9cnicas de imputaci\u00f3n de valores perdidos desarrolladas en la literatura han demostrado su utilidad en multitud de aplicaciones; sin embargo, fallan en un prop\u00f3sito de vital importancia: la imputaci\u00f3n se lleva a cabo sin considerar que nuestro problema no es simplemente imputar los valores que faltan, sino que es imputar esos valores para conseguir buenas prestaciones en la tarea de clasificaci\u00f3n, es decir, mejores decisiones. Para alcanzar tal objetivo, esta tesis se ha basado en el concepto de sesgo inductivo y \u00abhint\u00bb. Un \u00abhint\u00bb proporciona una nueva informaci\u00f3n auxiliar en el modelado de una tarea y conlleva la incorporaci\u00f3n de un sesgo inductivo a dicho proceso, facilitando la optimizaci\u00f3n de par\u00e1metros del modelo.   siguiendo esta filosof\u00eda, se ha propuesto una m\u00e1quina de aprendizaje multi-tarea que combina la imputaci\u00f3n y la clasificaci\u00f3n en un solo modelo, proporcionando una estimaci\u00f3n de datos incompletos orientada y dirigida por el aprendizaje de la tarea de decisi\u00f3n. Para ello, los atributos incompletos constituyen las tareas secundarias o extra de imputaci\u00f3n que son aprendidas simult\u00e1neamente con la tarea principal de clasificaci\u00f3n mediante una \u00fanica m\u00e1quina.   complementariamente, se ha desarrollado una t\u00e9cnica de imputaci\u00f3n orientada y dirigida basada en el algoritmo knn y el uso de la informaci\u00f3n mutua como \u00abhint\u00bb para guiar el proceso de estimaci\u00f3n de datos incompletos. El objetivo es calcular los vecinos m\u00e1s cercanos al patr\u00f3n bajo estudio de tal forma que se encuentren en regiones locales del espacio de entrada que faciliten la clasificaci\u00f3n de dicho patr\u00f3n.  la extensi\u00f3n del an\u00e1lisis realizado a problemas de car\u00e1cter biom\u00e9dico y a otras aplicaciones reales, as\u00ed como la exportaci\u00f3n de las ideas planteadas a otros modelos de aprendizaje m\u00e1quina, constituyen las principales l\u00edneas futuras de investigaci\u00f3n.  http:\/\/repositorio.Bib.Upct.Es\/dspace\/<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aprendizaje m\u00e1quina para imputaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n simult\u00e1nea de patrones con datos incompletos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aprendizaje m\u00e1quina para imputaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n simult\u00e1nea de patrones con datos incompletos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Pedro Jos\u00e9 Garc\u00eda Laencina <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de cartagena<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 21\/06\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Luis Sancho G\u00f3mez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: alberto Prieto espinosa <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Jerez aragones (vocal)<\/li>\n<li>damien Fran\u00ed\u00a7ois (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Ferr\u00e1ndez vicente (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Pedro Jos\u00e9 Garc\u00eda Laencina La clasificaci\u00f3n de patrones es una l\u00ednea de investigaci\u00f3n multi-disciplinar aplicada en infinidad 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