{"id":80745,"date":"2018-03-10T00:04:32","date_gmt":"2018-03-10T00:04:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/un-sistema-de-aprendizaje-de-reglas-expla%c2%adcitas-mediante-la-generalizacion-de-instancias\/"},"modified":"2018-03-10T00:04:32","modified_gmt":"2018-03-10T00:04:32","slug":"un-sistema-de-aprendizaje-de-reglas-expla%c2%adcitas-mediante-la-generalizacion-de-instancias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/un-sistema-de-aprendizaje-de-reglas-expla%c2%adcitas-mediante-la-generalizacion-de-instancias\/","title":{"rendered":"Un sistema de aprendizaje de reglas expl\u00edcitas mediante la generalizaci\u00f3n de instancias."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Oscar Luaces Rodr\u00edguez <\/strong><\/h2>\n<p>Se trata de construir un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico que , a partir de ejemplos de entrenamiento que describen de forma parcial unproblema de clasificaci\u00f3n, se capaz de obtener un conjunto de reglas clasificadoras con un alto rendimiento.El objetivo principal del algoritmo es lograr una alta capacidad de explicaci\u00f3n de las decisiones en la clasificaci\u00f3n, par alo que cual es fundamental que el conjunto de reglas seas compacto, es decir, que se obtengan pocas reglas y con un n\u00famero de antecedentes peque\u00f1o.  las reglas se obtienen tras un proceso iterativo de generalizaci\u00f3n de observaciones. Partiendo inicialmente de puntos, o ejemplos en el espacio del problema se llegar\u00e1 a obtener un conjunto de reglas que cubran lso ejemplos que haya en los alrededores dlepunto de partida. El mecanismo de generalizaci\u00f3n se basa en el principio del vecino m\u00e1s pr\u00f3ximo, tratando de extender una regla, inicialmente puntual, para que cubra regiones en su vecindad. Las reglas se van a ver dodificadas a lo largo del proceso de inducci\u00f3n en funci\u00f3n de los ejemplos presentados m\u00e1s pr\u00f3ximos a ellas. estas modfiicaciones se har\u00e1n siguiendo un procedimiento similar a las modificaciones de los mapas autoorganizativos de kohonen. Lo m\u00e1s destacable de estere proceso es la necesidad de medir distancias entre reglas y ejemplos,problema que no es trivial cuando los atributos son de car\u00e1cter simb\u00f3lico. Inner prtende utilizar una aproximaci\u00f3n en la que la forma de medir distancias entre atributos simb\u00f3licos se aprenda durante el proceso de inducci\u00f3n de reglas.  la generalizaci\u00f3n utiliza una medida de calidad de las reglas denominada nivel de impureza, que evita el sobreajuste de las reglas al conjunto de entrenamiento, permitiendo as\u00ed obtener soluciones tolerantes al rudio. el nivel de impureza es una medida de calidad de reglas que ha probado su eficacia en sistemas como abanico, de donde se han heredado tambi\u00e9n los procesos de depuraci\u00f3nde<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Un sistema de aprendizaje de reglas expl\u00edcitas mediante la generalizaci\u00f3n de instancias.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Un sistema de aprendizaje de reglas expl\u00edcitas mediante la generalizaci\u00f3n de instancias. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Oscar Luaces Rodr\u00edguez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Oviedo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 28\/09\/1999<\/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: sen\u00e9n Barro ameneiro <\/li>\n<li> Pascual del pobiel ferre angel (vocal)<\/li>\n<li>Alberto Bugarin diz (vocal)<\/li>\n<li> L\u00f3pez Garc\u00eda Jos\u00e9 secundino (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Oscar Luaces Rodr\u00edguez Se trata de construir un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico que , a partir de 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