{"id":64060,"date":"2018-03-09T22:52:04","date_gmt":"2018-03-09T22:52:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aprendizaje-de-arboles-de-decision-y-regresion-en-flujos-de-datos-con-dinamicas-desconocidas\/"},"modified":"2018-03-09T22:52:04","modified_gmt":"2018-03-09T22:52:04","slug":"aprendizaje-de-arboles-de-decision-y-regresion-en-flujos-de-datos-con-dinamicas-desconocidas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/aprendizaje-de-arboles-de-decision-y-regresion-en-flujos-de-datos-con-dinamicas-desconocidas\/","title":{"rendered":"Aprendizaje de \u00e1rboles de decisi\u00f3n y regresi\u00f3n en flujos de datos con din\u00e1micas desconocidas"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ra\u00fal Fidalgo Merino <\/strong><\/h2>\n<p>Desde que existe la posibilidad de almacenar datos de forma masiva, los investigadores en el campo de la inteligencia artificial y otras ciencias relacionadas han sentido, la inquietud de procesarlos con el objetivo de entender fen\u00f3menos que se encuentran ocultos en ellos. La prospecci\u00f3n de datos se centra en la tarea de extracci\u00f3n de conocimiento \u00fatil a partir de enormes cantidades de datos, y puede verse como una sinergia de varias disciplinas como la estad\u00edstica, las bases de datos o el aprendizaje autom\u00e1tico. en esta l\u00ednea, recientemente ha aparecido un nuevo paradigma de generaci\u00f3n masiva de datos: los flujos de datos, dle ingl\u00e9s data streams. En ciertas aplicaciones los procesos recogen datos a partir de una o m\u00e1s fuentes de informaci\u00f3n de manera r\u00e1pida, masiva y secuencial produciendo un flujo de informaci\u00f3n. El objetivo en esos entornos es inducir modelos de manera eficiente y que contengan conocimiento \u00fatil. Sin embargo, ciertas aplicaciones contienen flujos de datos en los que el conocimiento subyacente puede cambiar con el tiempo o se producen din\u00e1micas desconocidas (como ruido en datos, atributos irrelevantes, etc.). Por ello, se deben crear nuevos algoritmos o adaptar las t\u00e9cnicas existentes para tratar de inducir patrones de conocimiento bajo estas condiciones. esta tesis presenta dos nuevos algoritmos, llamados onlinetee2 y onlinetree2r, capaces de inducir modelos de clasificaci\u00f3n y regresi\u00f3n, respectivamente, a partir de flujos de datos con din\u00e1micas desconocidas. Ambos emplean t\u00e9cnicas de aprendizaje supervisado que inducen incrementalmente modelos basados en \u00e1rboles en estas situaciones. A diferencia de los m\u00e9todos actuales, estos nuevos algoritmos utilizan m\u00faltiples ventanas deslizantes para gestionar la informaci\u00f3n que es relevante para la actualizaci\u00f3n de los modelos. Como demuestra la experimentaci\u00f3n realizada, gracias a cada ventana estos algoritmos son capaces de controlar los cambios que se puede producir en diferentes regiones, permitiendo una adaptabilidad mayor que la de algoritmos actuales de inducci\u00f3n de modelos sobre flujos de datos con cambios de conocimiento. pr\u00e1cticamente la mayor\u00eda de algoritmos que trabajan en estos entornos contienen un buen n\u00famero de par\u00e1metros. Esto limita su funcionalidad porque, por un lado, hace que el usuario deba entender bien su significado para ser capaz de fijar sus valores a la hora de tratar con estos flujos de datos y, por otro, las configuraciones de los par\u00e1metros fijadas a-priori pueden ser in\u00fatiles en el futuro si cambian las din\u00e1micas del flujo. Los algoritmos presentados en esta tesis son capaces de modificar autom\u00e1ticamente los valores de sus par\u00e1metros, lo que por un lado facilita su uso por parte del usuario y por otro le permite adaptar sus modelos autom\u00e1ticamente a din\u00e1micas desconocidas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aprendizaje de \u00e1rboles de decisi\u00f3n y regresi\u00f3n en flujos de datos con din\u00e1micas desconocidas<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aprendizaje de \u00e1rboles de decisi\u00f3n y regresi\u00f3n en flujos de datos con din\u00e1micas desconocidas <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ra\u00fal Fidalgo Merino <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 M\u00e1laga<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 18\/04\/2008<\/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>Marlon N\u00fa\u00f1ez Paz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco Triguero ruiz <\/li>\n<li>Jos\u00e9 crist\u00f3bal Riquelme santos (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Verdegay galdeano (vocal)<\/li>\n<li>joao Portela da gama (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ra\u00fal Fidalgo Merino Desde que existe la posibilidad de almacenar datos de forma masiva, los investigadores en [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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