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TIN2010-14931

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MODELOS GRAFICOS PROBABILISTICOS EN APRENDIZAJE AUTOMATICO Y OPTIMIZACION: IMPLE...

MODELOS GRAFICOS PROBABILISTICOS EN APRENDIZAJE AUTOMATICO Y OPTIMIZACION: IMPLEMENTACIONES EFICIENTES Y APLICACIONES EL OBJETIVO DEL PRESENTE PROYECTO ES LLEVAR A CABO UN CONJUNTO DE DESARROLLOS METODOLOGICOS EN EL AMBITO DE LA CLASIFICACION AUTOMATICA Y LA OPTIMIZACION POR MEDIO DE MODELOS GRAFICOS PROBABILISTICOS, Y APLICAR EN DIVERSAS DISCIPL... ver más

01/01/2010

UPV

159K€

Presupuesto del proyecto: 159K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2010-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Presupuesto del proyecto 159K€

Descripción del proyecto EL OBJETIVO DEL PRESENTE PROYECTO ES LLEVAR A CABO UN CONJUNTO DE DESARROLLOS METODOLOGICOS EN EL AMBITO DE LA CLASIFICACION AUTOMATICA Y LA OPTIMIZACION POR MEDIO DE MODELOS GRAFICOS PROBABILISTICOS, Y APLICAR EN DIVERSAS DISCIPLINAS, LOS MODELOS Y ALGORITMOS OBTENIDOS.EN EL AREA DE CLASIFICACION AUTOMATICA LOS PROBLEMAS A ABORDAR SON LOS SIGUIENTES: (I) EVALUACION DE CLASIFICADORES EN PROBLEMAS MULTIDIMENSIONALES (PROBLEMAS DE CLASIFICACION SUPERVISADA DONDE EL OBJETIVO ES CLASIFICAR SINMULTANEAMENTE VARIAS VARIABLES CLASES RELACIONADAS), (II) APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO DE CLASIFICADORES MULTIDIMENSIONALES, (III) PROBLEMAS DE CLASIFICACION CON INCERTIDUMBRE ASOCIADA A LAS ETIQUETAS Y (IV) EL APRENDIZAJE DE ¿MODULES NETWORKS¿.EN EL CAMPO DE LA OPTIMIZACION NUESTROS OBJETIVOS SON (I) CONTINUAR CON EL ESTUDIO TEORICO DE LOS ALGORITMOS DE ESTIMACION DE DISTRIBUCIONES (EDAS POR SU ACRONIMO EN INGLES), (II) UTILIZAR NUEVOS RESULTADOS PARA LA CODIFICACION DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD SOBRE ESPACIOS DE PERMUTACIONES QUE NOS PERMITA DISEÑAR NUEVOS EDAS PARA RESOLVER PROBLEMAS DE OPTIMIZACION BASADOS EN PERMUTACIONES, Y FINALMENTE (III) DISEÑAR NUEVOS ALGORITMOS HIBRIDOS ENTRE EDAS Y ALGORITMOS DE PROPAGACION DE LA EVIDENCIA EN GRAFOS CON CICLOS. LOS MODELOS Y LOS ALGORITMOS DESARROLLADOS DURANTE EL PROYECTO SERAN EVALUADOS EN DIFERENTES AMBITOS DE APLICACION DONDE EL GRUPO DE INVESTIGACION TIENE LARGA EXPERIENCIA: MEDICINA, BIOINFORMATICA, ARQUITECTURA DE COMPUTADORES, MODELADO ECOLOGICO, ANALISIS DE IMAGENES PROVENIENTES DE RESONANCIA MAGNETICA Y ¿SENTIMENT ANALYSIS¿.EL TIPO DE ALGORITMOS QUE VAN A SER DISEÑADOS TIENEN ASOCIADA UNA COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL ALTA POR LO QUE DE CARA A INCREMENTAR SU RESPUESTA Y PODER TARTAR CON PROBLEMAS DE MAYOR TAMAÑO NOS PLANTEAMOS INVESTIGAR FORMAS DE PARALELIZACION. EN PARTICULAR NOS PROPONEMOS INVESTIGAR TECNICAS DE PARALELIZACION DE PROGRAMAS QUE INCLUYEN: COMPUTACION CLOUD, GRID, EN CLUSTER, EN MULTI-CORES Y EN GPUS.

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