dc.contributor.advisor | Fontenla-Romero, Óscar | |
dc.contributor.advisor | Alonso-Betanzos, Amparo | |
dc.contributor.author | Porto Díaz, Iago | |
dc.contributor.other | Universidade da Coruña. Departamento de Computación | es_ES |
dc.date.accessioned | 2015-12-14T19:49:22Z | |
dc.date.available | 2015-12-14T19:49:22Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2183/15748 | |
dc.description.abstract | [Resumo]
A aprendizaxe automática é a área da intelixencia artificial e da ciencia da computación que
estuda algoritmos que aprenden a partir de datos, fan prediccións e producen comportamentos
baseados en exemplos. Esta tesis desenvolve novos métodos de aprendiza.xe automática baseados
en teoría da información [TI) e en information Iheoretic learning (ITL): (1) En primeiro
lugar, utilizase TI para selección de características. Específicamente, se desenvolveo dous
novos algoritmos. O primeiro ten en conta o coste (computacional. económico, etc.) de cada
caracteristica -ademais da relevancia-. O segundo fai uso do concepto de enremble. moi
comÚD en escenarios de clasificación, pero moi poueo explorado na literatura de selección de
características. (2) En segundo lugar. se poden empregar conceptos de TI e ITL como unha
función de erro alternativa. o cal permite a exploración doutro campo da literatura non moi
estudado: a aproximación de modelado local. Específicamente, desenvólvese un novo algoritmo
para clasificación. Este algoritmo está baseado na combinación de redes de neuronas por
medio de modelado local e técnicas baseadas en ITL. | es_ES |
dc.description.abstract | [Resumen]
El aprendizaje automático es el área de la inteligencia artificial y la ciencia de la computación
que estudia los algoritmos que aprenden a partir de datos, realizan predicciones y producen
comportamientos basados en ejemplos. Esta tesis desarrolla nuevos métodos de aprendizaje
automático basados en teoría de la información (TI) y en information theoretic learning (ITL):
(1) En primer lugar, se utiliza TI para selección de características. Específicamente, se desarrollan
dos nuevos algoritmos. El primero tiene en cuenta el coste (computacional, económico,
etc.) de cada característica -además de la relevancia-. El segundo hace uso del concepto de
ensemble, muy común en escenarios de clasificación, pero muy poco explorado en la literatura
de selección de características. (2) En segundo lugar. se pueden emplear conceptos de TI e
ITL como una función de error alternativa, lo cual permite la exploración de otro campo de la
literatura no muy estudiado: la aproximación de modelado local. Especificamente, se desarrolla
un nuevo algoritmo para clasificación. Este algoritmo está basado en la combinación de redes
de neuronas por medio de modelado local y técnicas basadas en ITL. | es_ES |
dc.description.abstract | [Abstract]
Machine learning is the area of artificial intelligence and computer science that studies algorithms that can learn from data, make predictions, and produce behaviors based on examples.
This thesis develops new methods of machine learning based on infonnation theory (IT) and
information tbeoretic leaming (ITL): (1) On the one band, IT is used for feature selection.
Specifically, two new algorithms are developed. The first one takes into account the cost (computational,
economic, etc.) of each feature -besides its relevance-. Tbe second one makes
use of the concept of ensemble, quite common for c1assification scenarios, but very little explored
in the literature of feature selection. (2) 0n the other band, IT and ITL concepts can
be employed as an altemative crror function, thus allowing the exploration of another not very
well studied field in the literature: {he local modeling approach. Specifically, a new algorithm
for classification is developed. This algorithm is based on the combination of neural networks
by means of local modeling and techniques based on ITL. | es_ES |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.rights | Os titulares dos dereitos de propiedade intelectual autorizan a visualización do contido desta tese a través de Internet, así como a súa reproducción, gravación en soporte informático ou impresión para o seu uso privado e/ou con fins de estudo e de investigación. En nengún caso se permite o uso lucrativo deste documento. Estos dereitos afectan tanto ó resumo da tese como o seu contido Los titulares de los derechos de propiedad intelectual autorizan la visualización del contenido de esta tesis a través de Internet, así como su repoducción, grabación en soporte informático o impresión para su uso privado o con fines de investigación. En ningún caso se permite el uso lucrativo de este documento. Estos derechos afectan tanto al resumen de la tesis como a su contenido | es_ES |
dc.subject | Algoritmos | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales (Informática) | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.title | Novel machine learning methods based on information theory | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |