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PID2019-109481GB-I00

Financiado

NUEVA APROXIMACION A LA CONSTRUCCION DE ENJAMBRES PARA APRENDIZAJE MULTI-ETIQUET...

NUEVA APROXIMACION A LA CONSTRUCCION DE ENJAMBRES PARA APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA: APLICACION A LA QUEMINFORMATICA Y LA BIOINFORMATICA MUCHAS APLICACIONES DE CLASIFICACION INVOLUCRAN DATOS CON ESQUEMAS DE CATEGORIZACION CADA VEZ MAS COMPLEJOS DONDE UNA INSTANCIA PUEDE PERTENECER A VARIAS CLASES, ESTA TAREA GENERALMENTE SE DENOMINA APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA,NO SE... ver más

01/01/2019

UCO

87K€

Presupuesto del proyecto: 87K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 1411

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01

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Participantes

UCO

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA

Total investigadores 1411

Presupuesto del proyecto 87K€

Descripción del proyecto MUCHAS APLICACIONES DE CLASIFICACION INVOLUCRAN DATOS CON ESQUEMAS DE CATEGORIZACION CADA VEZ MAS COMPLEJOS DONDE UNA INSTANCIA PUEDE PERTENECER A VARIAS CLASES, ESTA TAREA GENERALMENTE SE DENOMINA APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA,NO SE PUEDE EXAGERAR LA IMPORTANCIA DEL APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA, YA QUE SE HA APLICADO EN ALGUNAS DE LAS AREAS DE INVESTIGACION MAS ACTIVAS: CATEGORIZACION DE TEXTOS, ANOTACION AUTOMATICA, MINERIA WEB, MINERIA DE REGLAS, QUEMINFORMATICA, BIOINFORMATICA, RECUPERACION DE INFORMACION, ETC,LOS ENJAMBRES DE CLASIFICADORES SE UTILIZAN PARA TRATAR PROBLEMAS DIFICILES DE RECONOCIMIENTO Y, POR LO TANTO, SON UNA OPCION OBVIA PARA ABORDAR EL APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA, LA COMPARACION USANDO DIFERENTES CLASIFICADORES HA CONFIRMADO LA VENTAJA DE LOS METODOS DE ENJAMBRES EN EL APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA, COMPARACIONES EXPERIMENTALES HAN ENCONTRADO QUE LOS MEJORES METODOS SON ENJAMBRES O TIENEN CARACTERISTICAS COMPARTIDAS CON ELLOS,LOS ENJAMBRES PARA PROBLEMAS MULTI-ETIQUETA CONTRIBUYEN DE FORMA SIGNIFICATIVA AL APRENDIZAJE DE DOS MANERAS, AL IGUAL QUE EN LOS PROBLEMAS DE ETIQUETA UNICA, LA COMBINACION DE MUCHOS CLASIFICADORES TIENE LA POSIBILIDAD DE MEJORAR EL RESULTADO FINAL DEL MODELO AL COMBINAR LAS FORTALEZAS DE CADA UNO, EN EL APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA, TENEMOS LA VENTAJA ADICIONAL DE LA DESCOMPOSICION DEL PROBLEMA,EXISTEN PROBLEMAS QUE SURGEN CON LOS ENJAMBRES MULTI-ETIQUETA ACTUALES QUE MUESTRAN QUE TODAVIA HAY UN AMPLIO MARGEN PARA MEJORAR EN ESTA AREA, ES EVIDENTE QUE EL CAMPO DE INVESTIGACION DEL DESARROLLO DE ENJAMBRES DE CLASIFICADORES MULTI-ETIQUETA ESTA LEJOS DE AGOTARSE, ESO SE PUEDE VER CONSIDERANDO EL NUMERO COMPARATIVAMENTE PEQUEÑO DE METODOS CON RESPECTO AL GRAN CONJUNTO DE ENJAMBRES PARA PROBLEMAS DE ETIQUETA UNICA, POR LO TANTO, NUESTRO OBJETIVO ES TAMBIEN PROPONER NUEVAS IDEAS PARA EXPLORAR, PARA ESTA TAREA, CONTAMOS CON LA AMPLIA EXPERIENCIA DEL EQUIPO DE INVESTIGACION EN EL TEMA DE LA CLASIFICACION Y ESPECIALMENTE EN EL CAMPO DE LOS ENJAMBRES,NUESTRO TRABAJO ESTARA DIRIGIDO A MEJORAR ENJAMBRES MULTI-ETIQUETA, PARA ESTA TAREA, PLANIFICAMOS TRES ENFOQUES DIFERENTES: A) DESARROLLO DE UN ENFOQUE MAS GENERAL PARA EL BOOSTING; B) APLICACION DE METODOS ALTERNATIVOS PARA CONSTRUIR ENJAMBRES QUE YA HAN SIDO UTILIZADOS CON EXITO PARA ENJAMBRES DE ETIQUETA UNICA; C) USO DE LOS PARADIGMAS COEVOLUTIVOS COMPETITIVOS Y COOPERATIVOS PARA EL DISEÑO DE ENJAMBRES MULTI-ETIQUETA, DOS TEMAS PERVASIVOS SON EL PROBLEMA DEL DESEQUILIBRIO DE CLASE Y EL ESCALADO DE LOS ALGORITMOS, TAMBIEN ESTAMOS CONVENCIDOS DE QUE LA APLICACION DE LOS RESULTADOS A PROBLEMAS DEL MUNDO REAL ES UN ASPECTO RELEVANTE, POR LO TANTO, PLANIFICAMOS LA APLICACION DE LOS ALGORITMOS A PROBLEMAS DE BIOINFORMATICA Y QUEMINFORMATICA,NUESTRA PROPUESTA PROPONE CINCO OBJETIVOS: 1) DESARROLLO DE NUEVOS METODOS DE CONSTRUCCION DE ENJAMBRES DE CLASIFICADORES MULTI-ETIQUETA BASADOS EN ADAPTACIONES DE METODOS ALTERNATIVOS; 2) DESARROLLO DE NUEVOS METODOS MAS GENERALES PARA EL BOOSTING DE ENJAMBRES MULTI-ETIQUETA; 3) APLICACION DE COEVOLUCION A LA CONSTRUCCION DE ENJAMBRES DE CLASIFICADORES MULTI-ETIQUETA; 4) DESARROLLO DE NUEVOS METODOS PARA TRATAR EL PROBLEMA DE ESCALABILIDAD CON ESPECIAL ATENCION A LA SOLIDEZ DE LOS METODOS EN PRESENCIA DE CONJUNTOS DE DATOS CON DESEQUILIBRIO DE CLASE; 5) APLICACION DE LOS METODOS DESARROLLADOS A LA PREDICCION MULTI-ETIQUETA DE LA ACTIVIDAD DE COMPUESTOS QUIMICOS Y LA FUNCION Y UBICACION SUBCELULAR DE LAS PROTEINAS, CLASIFICACION MULTI-ETIQUETA\ENJAMBRES DE CLASIFICADORES\ALGORITMOS EVOLUTIVOS\COEVOLUCION\ESCALADO\DESEQUILIBRIO DE CLASES\CHEMINFORMATICA\BIOINFORMATICA

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