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PID2019-109238GB-C21

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SISTEMAS DE RECOMENDACION EXPLICABLES

ESTE PROYECTO TRATA DE EXPLICAR MODELOS APRENDIDOS CON DATOS DIADICOS, LA APLICACION MAS DIRECTA ES PODER EXPLICAR LAS SUGERENCIAS DADAS POR SISTEMAS DE RECOMENDACION (SR), EN ESTE CASO, EL OBJETIVO ES PROPORCIONAR TEXTOS E IMAGEN... ver más

01/01/2019

UNIOVI

83K€

Presupuesto del proyecto: 83K€

Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 789

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 789

Presupuesto del proyecto 83K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO TRATA DE EXPLICAR MODELOS APRENDIDOS CON DATOS DIADICOS, LA APLICACION MAS DIRECTA ES PODER EXPLICAR LAS SUGERENCIAS DADAS POR SISTEMAS DE RECOMENDACION (SR), EN ESTE CASO, EL OBJETIVO ES PROPORCIONAR TEXTOS E IMAGENES QUE AYUDEN A LOS USUARIOS A COMPRENDER LAS RECOMENDACIONES, SIN EMBARGO, LOS DATOS DIADICOS APARECEN TAMBIEN EN MUCHOS OTROS CAMPOS DE APLICACION, ALGUNOS EJEMPLOS EN LOS QUE TENEMOS EXPERIENCIA SON LOS SIGUIENTES: EVALUACION POR PARES DE LAS RESPUESTAS DE LOS ESTUDIANTES A PREGUNTAS ABIERTAS, DETERMINACION DE LAS PREFERENCIAS DE LOS CONSUMIDORES USANDO DATOS SENSORIALES, PREDICCION DE LA EVOLUCION DEL PESO DEL GANADO, ASI COMO APRENDER DE LOS LOGS DE USUARIOS DE UN SERVICIO WEB,LAS TECNICAS INVOLUCRADAS EN LA METODOLOGIA INCLUYEN: APRENDIZAJE AUTOMATICO, REDES NEURONALES PROFUNDAS (DE DIFERENTES TIPOS), SELECCION DE CARACTERISTICAS, DETECCION DE ANOMALIAS, ANALISIS DE AGRUPAMIENTO Y HERRAMIENTAS MAS ESPECIFICAS COMO ATAQUES ADVERSARIOS, ESTOS METODOS HAN SIDO UTILIZADOS POR LOS DOS EQUIPOS DE INVESTIGACION QUE PRESENTAN ESTA PROPUESTA CON RESULTADOS NOTABLES,LOS DATOS DIADICOS SE REFIEREN A UN DOMINIO CON DOS CONJUNTOS FINITOS DE OBJETOS EN LOS QUE SE HACEN OBSERVACIONES PARA DIADAS, ES DECIR, PARES CON UN ELEMENTO DE CADA CONJUNTO, A PESAR DE QUE PLANEAMOS CONSIDERAR DIFERENTES APLICACIONES DEL MUNDO REAL QUE TRATAN CON DATOS DIADICOS, EL RESUMEN DEL PROYECTO SE DETALLA UTILIZANDO EL MARCO DE LOS SR, DE HECHO, PARA ILUSTRAR LOS METODOS QUE SE DESARROLLARAN EN ESTE PROYECTO, UTILIZAREMOS LOS DATOS DE RESTAURANTES EN TRIPADVISOR,PRETENDEMOS MEJORAR LA EXPERIENCIA DEL USUARIO CON LOS SR, INCLUYENDO LA CAPACIDAD DE EXPLICAR SUS SUGERENCIAS, CREEMOS QUE ESTA CAPACIDAD CONVENCERIA AL USUARIO DE UNA MANERA MAS PERSUASIVA DE LO QUE LO HACE MOSTRAR UNA SIMPLE LISTA DE ELEMENTOS, DE ESTA FORMA, ADOPTAMOS EN ESTA PARTE LA LLAMADA IA EXPLICABLE (XAI) O IA TRANSPARENTE, ESTE CAMPO EMERGENTE INTENTA OBTENER MODELOS QUE PERMITAN LA INSPECCION POR PARTE DE LOS SUPERVISORES, EXPLICAR LAS PREDICCIONES Y OFRECER NUEVA INFORMACION SOBRE LAS VARIABLES DE ENTRADA, ESTA ES UNA DE LAS PREOCUPACIONES DE LA COMISION EUROPEA Y SU GRUPO DE EXPERTOS DE ALTO NIVEL (HIGH-LEVEL EXPERT GROUP, HLEG) SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUE SE ENCARGA DE DESARROLLAR LAS DIRECTRICES PARA EL PLAN ESTRATEGICO EN IA PARA LA UE: EMPODERAR A LAS PERSONAS (CONSUMIDORES) PARA APROVECHAR AL MAXIMO LA IA, PERMITIENDOLES COMPRENDER LOS FUNDAMENTOS DE SUS DECISIONES, EN ESTE PROYECTO PRETENDEMOS: PREDECIR LA CALIFICACION QUE UN USUARIO ASIGNARIA A UN ELEMENTO (PARA OBTENER LA LISTA DE RECOMENDACIONES) PREDECIR LA FOTO QUE UN USUARIO TOMARIA DE UN ELEMENTO Y LA RESEÑA DE TEXTO QUE ESCRIBIRIA (PARA EXPLICAR LAS RECOMENDACIONES) DETECTAR FOTOS O RESEÑAS DE TEXTO ANOMALAS, QUE PODRIAN INDICAR UN COMPORTAMIENTO FRAUDULENTO DE UN USUARIO, LIDIAR CON LOS ATAQUES ADVERSOS PARA CREAR SISTEMAS MAS ROBUSTOS Y EVITAR INTENTOS MALICIOSOS PARA MODIFICAR LAS SALIDAS DE UN SR, CONSTRUIR GRUPOS DE USUARIOS, ARTICULOS, FOTOS Y RESEÑAS DE TEXTO SIMILARES, UTILIZAR LAS TECNICAS DE SELECCION DE CARACTERISTICAS PARA EXPLICAR LOS DATOS Y LAS DECISIONES TOMADAS,LOS PARRAFOS ANTERIORES ESTAN INCLUIDOS EN EL RESUMEN DEL PROYECTO COORDINADO, TODO EL PROYECTO SE DESARROLLARA DE MANERA MUY COOPERATIVA, SIN EMBARGO, EL PAPEL DESEMPEÑADO POR EL EQUIPO DE UNIOVI SE CENTRARA EN LOS RS, ESPECIALMENTE EN LOS METODOS QUE INVOLUCRAN IMAGENES Y AGRUPAMIENTO, APRENDIZAJE AUTOMATICO\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\DATOS DIADICOS\IA EXPLICABLE

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