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Resumen de Descubrimiento y refinamiento automático de conocimiento con técnicas hibridas del aprendizaje automático

Jesús Manuel Besada Juez

  • Esta tesis presenta una metodología completa y de lazo cerrado para el refinamiento automático del conocimiento en base a una historia de ejemplos o experiencia disponible perteneciente a un dominio particular del conocimiento, La tesis se enmarca dentro del campo del refinamiento automático del conocimiento, presentando un procedimiento capaz de refinar o aprender nuevo conocimiento, mejorando y aprendiendo de la experiencia de forma automática a medida que se dispone de ejemplos y todo ello con una alta precisión e interpretabilidad del conocimiento obtenido.

    La metodología que se presenta se compone de cuatro algoritmos principales o etapas para lograr su objetivo. Las características y novedades principales que aporta esta tesis son las siguientes:

    1. Extracción del conocimiento: El objetivo de esta etapa es extraer el conocimiento codificado internamente en un 'Perceptrón Multicapa' ya entrenado y validado, y expresarlo de forma comprensible, con el compromiso de que dicho conocimiento sea lo más fiel posible a la fuente original. Este algoritmo es capaz de trabajar con cualquier tipo de 'Perceptrón Multicapa' sin imponer restricciones en su topología. También es capaz de trabajar con problemas tanto de clasificación como de aproximación funcional, y no sufre de problemas de explosión combinatoria.

    2. Entrenamiento automático: El objetivo de esta etapa es obtener el mejor modelo posible a partir de ejemplos, es decir, proponer la topología más adecuada del 'Perceptrón Multicapa' que mejor se ajuste a unos ejemplos dados de forma automática. Este algoritmo es capaz de trabajar con atributos tanto reales como discretos, siendo capaz de aumentar o disminuir la complejidad del modelo, ya sea, aumentando o disminuyendo el número de neuronas y/o el número de entradas del modelo, si bien, fija el número de capas ocultas del 'Perceptrón Multicapa' 3. Comparación del conocimiento: Con el conocimiento obtenido


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