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TIN2017-88728-C2-1-R

Financiado

AVANCES EN EL DISEÑO Y ADAPTACION DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA SU...

AVANCES EN EL DISEÑO Y ADAPTACION DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA SU APLICACION A PROBLEMAS EN LAS AREAS DE BIOMEDICINA Y CONTAMINACION ATMOSFERICA LOS MODELOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES BASADOS EN EL PARADIGMA DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING) HAN CAUSADO UNA VERDADERA REVOLUCION EN EL AREA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEBIDO A LOS IMPRESIONANTES RESULTADOS OB... ver más

01/01/2017

UMA

95K€

Presupuesto del proyecto: 95K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1951

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01

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Participantes

UMA

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA

Total investigadores 1951

Presupuesto del proyecto 95K€

Descripción del proyecto LOS MODELOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES BASADOS EN EL PARADIGMA DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING) HAN CAUSADO UNA VERDADERA REVOLUCION EN EL AREA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEBIDO A LOS IMPRESIONANTES RESULTADOS OBTENIDOS EN TAREAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES, A NIVELES INCLUSO SUPERIORES A LOS DE LOS HUMANOS, EL OBJETIVO GENERAL DE ESTE PROYECTO ES PRODUCIR AVANCES SIGNIFICATIVOS EN EL DISEÑO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO Y SU APLICACION A PROBLEMAS CARACTERIZADOS POR UN GRAN NUMERO DE VARIABLES DE ENTRADA DE NATURALEZA HETEROGENEA, EN AUSENCIA DE INFORMACION ESPACIAL Y CON UN TAMAÑO LIMITADO DEL CONJUNTO DE PATRONES DE ENTRADA, EL EQUIPO INVESTIGADOR DE LA UNIVERSIDAD DE MALAGA PROPONE ADEMAS UNA SERIE DE TAREAS CON EL OBJETIVO DE LOGRAR AVANCES SIGNIFICATIVOS EN LA BUSQUEDA DE FIRMAS MOLECULARES EN CANCER, LA PREDICCION DE SUPERVIVENCIA DE PACIENTES EN BASE A TRATAMIENTOS Y LA INTEGRACION DE ESTOS MODELOS EN UN SISTEMA DE INFORMACION ONCOLOGICO, EN ESTE SENTIDO, UNA DE LAS TAREAS PRINCIPALES DEL PROYECTO SE CENTRA EN COMBINAR MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO CON LA INFORMACION BIOLOGICA EXISTENTE SOBRE LAS VIAS METABOLICAS O DE SEÑALIZACION, CONCRETAMENTE, SE TRATARIA DE PASAR DE UN ESPACIO DE ENTRADA INICIAL, QUE CONTIENE LOS NIVELES DE EXPRESION GENICA, A UN NUEVO ESPACIO DE REPRESENTACION DE MENOR DIMENSION, CORRESPONDIENTE A VIAS METABOLICAS O DE SEÑALIZACION, EN CUANTO A MODELOS DE PREDICCION DE SUPERVIVENCIA EN CANCER DE MAMA LA PROPUESTA SE CENTRA EN FUSIONAR LA INFORMACION DE DATOS HETEROGENEOS PROVENIENTES DE EXPERIMENTOS MOLECULARES, CLINICO-PATOLOGICOS, ANOTACION EN BASE DE DATOS E IMAGENES HISTOLOGICAS CON EL OBJETIVO DE MEJORAR LA CAPACIDAD PREDICTIVA DE LOS MODELOS A TRAVES DE LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, SE TRATA DE UNA PROPUESTA INNOVADORA, ESTRUCTURADA EN DOS PARTES: UNA PRIMERA PARTE DE DESARROLLO Y ADAPTACION DE MODELOS DE ULTIMA GENERACION PERTENECIENTES AL AMBITO DE LA INTELIGENCIA COMPUTACIONAL, Y UNA SEGUNDA PARTE DE APLICACION DE ESTOS MODELOS AL AVANCE DE LA MEDICINA PERSONALIZADA EN CANCER, APRENDIZAJE PROFUNDO\INTELIGENCIA COMPUTACIONAL\REAL WORLD DATA\PREDICCIÓN DE SUPERVIVENCIA EN CÁNCER\CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA

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