Innovating Works

PCIN-2013-037

Financiado
RETHINKING THE ESSENCE, FLEXIBILITY AND REUSABILITY OF ADVANCED MODEL EXPLOITATI...
LA REUTILIZACION DEL CONOCIMIENTO APRENDIDO ES DE IMPORTANCIA CRITICA EN LA MAYORIA DE AREAS DE APLICACION CON USO INTENSIVO DEL CONOCIMIENTO, PARTICULARMENTE PORQUE EL CONTEXTO DE OPERACION (O APLICACION) PUEDE VARIAR DEL ENTRENA... LA REUTILIZACION DEL CONOCIMIENTO APRENDIDO ES DE IMPORTANCIA CRITICA EN LA MAYORIA DE AREAS DE APLICACION CON USO INTENSIVO DEL CONOCIMIENTO, PARTICULARMENTE PORQUE EL CONTEXTO DE OPERACION (O APLICACION) PUEDE VARIAR DEL ENTRENAMIENTO AL DESPLIEGUE DE LOS MODELOS, EN APRENDIZAJE AUTOMATICO ESTO SE ESTUDIA COMUNMENTE EN RELACION CON LAS VARIACIONES DE CLASES O COSTES EN CLASIFICACION, MIENTRAS ESTO ES UTIL EVIDENTEMENTE EN MUCHAS SITUACIONES PRACTICAS, HAY UNA NECESIDAD CLARA Y ACUCIANTE DE GENERALIZAR LA NOCION DE CONTEXTO DE OPERACION MAS ALLA DEL ESQUEMA RESTRINGIDO DE LA CLASIFICACION BASADA EN COSTES Y FRECUENCIAS DE CLASES, ESTE PROYECTO SE FIJA COMO OBJETIVO EL RETO DE REDISEÑAR EL PROCESO QUE LLEVA DE LOS DATOS AL CONOCIMIENTO PARA CONTEMPLAR UNA NOCION DE CONTEXTO DE OPERACION SIGNIFICATIVAMENTE GENERALIZADA, DESARROLLAREMOS UNA APROXIMACION INOVATIVA Y FUNDAMENTADA PARA LA REUTILIZACION DEL CONOCIMIENTO QUE PERMITIRA QUE UNA VARIEDAD DE TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y MINERIA DE DATOS PUEDAN FUNCIONAR CON CAMBIOS DE CONTEXTO COMUNES, INCLUYENDO: (I) CAMBIOS EN LA REPRESENTACION DE LOS DATOS; (II) DISPONIBILIDAD DE NUEVO CONOCIMIENTO PREVIO; (III) PREDICCIONES REQUERIDAS A UN NIVEL DE AGREGACION DIFERENTES; Y (IV) MODELOS QUE SE APLICAN A UN SUBGRUPO DIFERENTE O DISTRIBUCION, LA APROXIMACION SE BASA EN LA NUEVA NOCION DE "REENMARCADO" DE MODELOS, QUE PUEDE APLICARSE A VARIABLES DE ENTRADA (CARACTERISTICAS), SALIDA (PREDICCIONES) O PARTES DE LOS MODELOS (PATRONES), DE ESTA MANERA GENERALIZANDO, INTEGRANDO Y EXTENDIENDO LAS NOCIONES MAS TRADICIONALES Y DIVERSAS DE AJUSTE DE MODELOS EN APRENDIZAJE AUTOMATICO Y MINERIA DE DATOS, EL FIN ULTIMO DEL PROYECTO ES PROPORCIONAR UNA COMPRENSION MUCHO MEJOR DE LOS ASPECTOS INVOLUCRADOS EN LA GENERACION Y DESPLIEGUE DE UN MODELO PARA CONTEXTOS DIFERENTES, ASI COMO EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS QUE FACILITEN LA EXTRACCION, REUSO, INTERCAMBIO Y ADAPTACION DE CONOCIMIENTO EN UN ESPECTRO AMPLIO DE CONTEXTOS DE OPERACION, EL PROYECTO SE CENTRARA EN TRES AREAS DE DOMINIO COMPLEJAS: APLICACIONES GEOGRAFICAS CON DATOS ESPACIO-TEMPORALES, USO INTELIGENTE DE LA ENERGIA (PRODUCCION Y CONSUMO DE RECURSOS) Y GENOMICA HUMANA (ANALISIS DE LA RELACION ENTRE GENOTIPO-FENOTIPO), ESTOS TRES DOMINIOS EXIGENTES FUNDAMENTARAN EL PROYECTO A TRAVES DE PROBLEMAS Y RETOS Y NOS PERMITRAN VALIDAR EXPERIMENTALMENTE NUESTRAS METODOLOGIAS, HERRAMIENTAS Y ALGORITMOS, ver más
01/01/2013
UPV
125K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 125K€
Líder del proyecto
UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 683