{"id":58606,"date":"2018-03-09T22:46:27","date_gmt":"2018-03-09T22:46:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/seleccion-de-variables-en-sistemas-de-aprendizaje-automatico-de-preferencias\/"},"modified":"2018-03-09T22:46:27","modified_gmt":"2018-03-09T22:46:27","slug":"seleccion-de-variables-en-sistemas-de-aprendizaje-automatico-de-preferencias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/seleccion-de-variables-en-sistemas-de-aprendizaje-automatico-de-preferencias\/","title":{"rendered":"Seleccion de variables en sistemas de aprendizaje automatico de preferencias"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Gustavo Fernandez Bayon <\/strong><\/h2>\n<p>En algunos problemas reales de aprendizaje la informaci\u00f3n a tratar viene dada en forma de ordenaciones de objetos. En estos casos, una alternativa v\u00e1lida puede ser adaptar la metodolog\u00eda de aprendizaje a la naturaleza de los datos. El objetivo entonces consiste en dise\u00f1ar algoritmos de aprendizaje capaces de aprender a partir de ordenaciones de objetos. Este tipo de algoritmos son conocidos como m\u00e9todos de aprendizaje de preferencias. El conocimiento de partida de este tipo de algoritmos est\u00e1 formado por comparaciones u ordenaciones parciales entre objetos, y el modelo de representaci\u00f3n del conocimiento var\u00eda en funci\u00f3n de la aproximaci\u00f3n empleada. Algunos ejemplos del uso del aprendizaje de preferencias incluyen el an\u00e1lisis de riesgos para la toma de decisiones estrat\u00e9gicas en \u00e1mbitos financieros, los sistemas de navegaci\u00f3n con ayudas al usuario, o los buscadores como google. Muchos algoritmos de aprendizaje de preferencias ven como su eficacia disminuye cuando el n\u00famero de variables en los datos de entrada que no guardan relaci\u00f3n con el concepto que se desea aprender se dispara. Intuitivamente se puede se\u00f1alar que no todas las variables de un problema tienen la misma importancia. Algunas est\u00e1n relacionadas con el concepto que se desea aprender, y otras pueden ser ignoradas en el proceso. Este grado de relaci\u00f3n es conocido como relevancia de variables. La detecci\u00f3n de variables relevantes, en el sentido m\u00e1s puro del t\u00e9rmino, puede dar lugar a m\u00e9todos ineficaces. En estos casos, la alternativa consiste en centrar la b\u00fasqueda en las variables \u00fatiles para el problema y algoritmo de aprendizaje empleados. La utilidad de un subconjunto de variables es un concepto \u00edntimamente ligado al m\u00e9todo de aprendizaje empleado. La b\u00fasqueda e identificaci\u00f3n de variables \u00fatiles conlleva una serie de ventajas, como la reducci\u00f3n de los requisitos computacionales del sistema, la disminuci\u00f3n del coste de obtenci\u00f3n de los datos de entrada, o una mejor comp<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Seleccion de variables en sistemas de aprendizaje automatico de preferencias<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Seleccion de variables en sistemas de aprendizaje automatico de preferencias <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Gustavo Fernandez Bayon <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Oviedo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 24\/05\/2007<\/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>Antonio Bahamonde Rionda<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: daniel Borrajo mill\u00e1n <\/li>\n<li>pedro Larra\u00f1aga mugica (vocal)<\/li>\n<li>amparo Alonso betanzos (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Hernandez orallo (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Gustavo Fernandez Bayon En algunos problemas reales de aprendizaje la informaci\u00f3n a tratar viene dada en forma 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