Métodos de aprendizaje de redes de creencia. Aplicación a la clasificación

  1. Acid Carrillo, Silvia
Dirigée par:
  1. Luis Miguel de Campos Ibáñez Directeur

Université de défendre: Universidad de Granada

Année de défendre: 1999

Jury:
  1. Serafín Moral Callejón President
  2. Antonio González Muñoz Secrétaire
  3. Pedro Larrañaga Múgica Rapporteur
  4. José Manuel Gutiérrez Llorente Rapporteur
  5. Ramón Sangüesa Rapporteur
Département:
  1. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Type: Thèses

Teseo: 70115 DIALNET

Résumé

El contenido de la memoria gira entorno al tema del aprendizaje inductivo de redes de creencia, así como de su aplicación al problema de la clasificación, En la memoria se desarrolla una nueva metodología híbrida para la inducción de redes de creencia basada en la detección de independencias y en métrica con técnicas de búsqueda. En la memoria se realiza un estudiode las cuestiones preliminares necesarias para su desarrollo como son el estudio del formalismo de las redes de creencia, una revisión de los métodos de inducción existentes en la literatura hasta el momento y una introducción al problema de la clasificación. Indicar que esta memoria tiene una doble componente: teórica y práctica. En la primera se hace un estudio teórico de los conjuntos d-separadores minimales, lo que constituye un soporte esencial a la metodología aunque su interés práctico trasciende esta memoria. Por otro lado, se presentan diversos algoritmos de aprendizaje basada en esta metodología, de una manera progresiva, en forma de sucesivos refinamientos. Desde la perspectiva de la clasificación se trata de especializar el proceso de inducción, tanto por vía de la adaptación de métodos de inducción genéricos como por vía del diseño específico de métodos orientados a la clasificación. Todos los métodos propuestos y las soluciones alternativas, se encuentran validadas mediante una cuidadosa experimentación.