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TIN2008-00556

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APRENDIZAJE AUTOMATICO DE MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS MEDIANTE GRAFOS-QP: APLIC...

APRENDIZAJE AUTOMATICO DE MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS MEDIANTE GRAFOS-QP: APLICACION A LA MODELIZACION DE REDES DE REGULACION MOLECULAR LOS MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS (MMGS) PERMITEN LA DESCRIPCION Y MANIPULACION DE PATRONES COMPLEJOS DE INTERACCION ENTRE VARIABLES ALEATORIAS EN TERMINOS DE INDEPENDENCIA CONDICIONAL, LOS ALGORITMOS PARA SU APRENDIZAJE AUTOMATIC... ver más

01/01/2008

UPF

29K€

Presupuesto del proyecto: 29K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 322

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 322

Presupuesto del proyecto 29K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LOS MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS (MMGS) PERMITEN LA DESCRIPCION Y MANIPULACION DE PATRONES COMPLEJOS DE INTERACCION ENTRE VARIABLES ALEATORIAS EN TERMINOS DE INDEPENDENCIA CONDICIONAL, LOS ALGORITMOS PARA SU APRENDIZAJE AUTOMATICO A PARTIR DE UN CONJUNTO DE DATOS LOS CONVIERTE EN UNA HERRAMIENTA EXTREMADAMENTE UTIL PARA INFERIR ASOCIACIONES DIRECTAS E INDIRECTAS ENTRE VARIABLES SOBRE LAS QUE NO DISPONEMOS DE CONOCIMIENTO PREVIO ASI COMO PARA FORMAR NUEVAS HIPOTESIS SOBRE LOS DATOS EMPLEADOS EN SU APRENDIZAJE, ESTO LOS HACE ATRACTIVOS PARA LA MODELIZACION DE REDES DE REGULACION GENICA EN EL CAMPO DE LA BIOLOGIA MOLECULAR, SIN EMBARGO, SU APLICACION A ESE TIPO DE PROBLEMA ESTA LIMITADA A CAUSA DE QUE LOS ALGORITMOS DISPONIBLES NECESITAN QUE EL TAMAÑO MUESTRAL (N) SUPERE EL NUMERO DE VARIABLES (P) MIENTRAS QUE LOS DATOS EXPERIMENTALES SUELEN CONTENER UN NUMERO DE VARIABLES MUCHO MAYOR QUE SU TAMAÑO MUESTRAL (P >> N), UNA APROXIMACION A ESTE PROBLEMA CON GRAFOS NO-DIRIGIDOS CONSISTE EN LA UTILIZACION DE DISTRIBUCIONES MARGINALES DE ORDEN LIMITADO Q<N-2 EN EL APRENDIZAJE DANDO LUGAR A LOS LLAMADOS GRAFOS-QP, A PARTIR DE LOS CUALES SE PUEDEN APRENDER MMGS, LOS OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO SON EL DESARROLLO DE ALGORITMOS PARA EL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE MMGS MEDIANTE GRAFOS-QP, QUE AMPLIEN SU RANGO DE APLICACION A LA MODELIZACION DE REDES DE REGULACION MOLECULAR MEDIANTE: 1, LA RECUPERACION DE GRAFOS-QP A PARTIR DE DATOS NO-NORMALES; 2, LA EXTENSION DE LA TEORIA DE GRAFOS-QP A GRAFOS DIRIGIDOS ACICLICOS; 3, LA RECUPERACION DE GRAFOS-QP A PARTIR DE DATOS TEMPORALES, red\grafo-qp\modelo\Markov\microarray

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