Especialidades

Computación

Tutor

GAMEZ MARTIN, JOSE ANTONIO

Descripción y Objetivos

La clasificación automática es uno de los problemas más habituales a los que nos enfrentamos: diagnóstico, reconocimiento de formas, y decisiones entre alternativas limitadas (comprar/no-comprar, fraude/no-fraude) en general.

Los clasificadores basados en razonamiento probabilístico, principalmente redes Bayesianas, han demostrado ser una alternativa predominante, destacando hoy día el clasificador AODE (Averaged One Dependence Estimators) como estado del arte.

En este trabajo se pretende estudiar modificaciones a AODE relajando las hipótesis de independencia condicional mediante la construcción de atributos. La idea es crear ciertos clusters/grupos que se manejen conjuntamente. También se propondrá la eliminación de algunos de estos atributos de forma que el "ensemble" resultante contenga clasificadores heterogéneos. 

Se estudiarán distintas propuestas para llevar a cabo tanto la construcción como la selección de atributos. 

Metodología y Competencias

- Estudio del clasificador Bayesiano AODE.

- Estudio de paradigmas de selección y construcción de atributos, tipo secuencial.

- Diseño de posibles alternativas a AODE buscando modelos que involucren diferente número de atributos.

- Implementación de propuestas voraces y basadas en computación evolutiva.

- Experimentación y análisis comparativo de las propuestas.

Medios a utilizar

- Bibliografía especializada.

- PCs y compiladores de java, c, c++.

- Librerías de aprendizaje automático (p.e. WEKA)

Bibliografía

- Libros y artículos técnicos sobre aprendizaje automático, preprocesamiento de datos y clasificación. 

Asignación

El Trabajo Fin de Grado ha sido a asignado a Don/Doña Martín Cambronero Honrubia