Especialidades

Computación

Tutor

GAMEZ MARTIN, JOSE ANTONIO
PUERTA CALLEJON, JOSE MIGUEL

Descripción y Objetivos

El aprendizaje de redes Bayesianas es un problema complejo habitualmente abordado mediante métodos locales. Con el crecimiento en dimensionalidad (número de variables) de las bases de datos, es necesario el diseño de nuevos métodos que sean más rápidos pero que a la vez no degraden la calidad del modelo aprendido.

En este proyecto nos centramos en la familia de algoritmos CHC (constrained hill climbing), los cuáles representan un avance en los recursos computacionales (básicamente tiempo) necesarios para aprender redes en dominios de alta dimensionalidad. Sin embargo, en ocasiones la calidad del modelo no es suficientemente competitiva si se compara con algoritmos similares no restringidos (los cuáles necesitan muchos más recursos). Nuestro objetivo es explorar la capacidad de mejora de la búsqueda que ofrecen estos algoritmos, aprovechando su rapidez respecto a los no restringidos.

Metodología y Competencias

- programación

- sistemas inteligentes (3er curso Grado)

- sistemas basados en el conocimiento (4º curso de Grado)

Medios a utilizar

- PCs

- Compiladores

- Software específico

todo disponible en la ESII/I3A

Bibliografía

Asignación

El Trabajo Fin de Grado ha sido a asignado a Don/Doña Jacinto Arias