Modelos bayesianos para la clasificación supervisada. Aplicaciones al análisis de datos de expresión genética

  1. García Castellano, Francisco Javier
Zuzendaria:
  1. Serafín Moral Callejón Zuzendaria
  2. Andrés Cano Utrera Zuzendaria
  3. Luis Miguel de Campos Ibáñez Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 2009(e)ko abendua-(a)k 11

Epaimahaia:
  1. Pedro Larrañaga Múgica Presidentea
  2. Miquel Mulero Abellán Idazkaria
  3. José Antonio Lozano Alonso Kidea
  4. José Miguel Puerta Callejón Kidea
  5. Silvia Acid Carrillo Kidea
Saila:
  1. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Mota: Tesia

Laburpena

En esta memoria se lleva a cabo un estudio de las distintas propuestas realizadas por otros autores en redes bayesianas, Haciendo una revisión exhaustiva de la aplicación de redes bayesianas en el tratamiento de datos de expresión genética. Se presenta una metodología para incorporar conocimiento experto en al aprendizaje automático de redes bayesianas. Se realizan distintas y variadas contribuciones en clasificadores bayesianos (árboles de clasificación, multiredes bayesianas y C-RPDAG) demostrando su validez con problemas clásicos de inteligencia artificial. Las distintas aportaciones se aplican con éxito a datos de expresión genética: En clasificación se consiguen resultados bastante mejores que los vistos en la literatura y la utilización de conocimiento experto en el aprendizaje de redes bayesianas siempre mejora los resultados.