Abanico: aprendizaje basado en la agrupación numérica en intervalos continuos

• Autores: José Ranilla Pastor
• Directores de la Tesis: Antonio Bahamonde Rionda (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Oviedo ( España ) en 1998
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Josep Miró Nicolau (presid.) , María Camino Rodríguez Vela (secret.) , Juan Pazos Sierra (voc.) , José Secundino López García (voc.) , Francisco Botana Ferreiro (voc.)
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• Resumen

  • En esta Memoria se presenta un nuevo sistema de aprendizaje automático: ABANICO, Este nombre es un acrónimo de Aprendizaje Basado en Agrupación Numérica en Intervalos Continuos. Nuestro sistema, comenzando con una colección de ejemplos de entrenamiento, trata de encontrar mecanismos de clasificación fiables para los casos no vistos. Dado que el espacio de búsqueda tiene un tamaño enorme, usaremos métodos heurísticos.

    Cuando tenemos valores numéricos usaremos una herramienta tomada de la teoría de procesamiento de imágenes para construir unas agrupaciones que pueden resultar útiles en aprendizaje automático a partir de ejemplos. La idea es calcular intervalos numéricos donde una cantidad significativa de ejemplos esté presente. Entonces, usando estos intervalos, podemos sintetizar reglas de clasificación. Para ello, los ejemplos originales sufren varios procesos de generalización, el primero de ellos es la reescritura de los puntos individuales por los intervalos a los que pertenecen. A continuación, optimizamos este borrador de reglas de clasificación por medio de una nueva medida de la calidad de mecanismos de clasificación llamada nivel de impureza.

    El último capítulo describe algunos resultados experimentales sobre problemas tipo tomados del Almacén de Aprendizaje Automático de la Universidad de California en Irvine. El rendimiento de ABANICO es excelente en todas las posibles Comparaciones.