Minería de datos y combinación de regresores

  1. Pardo Aguilar, Carlos
Dirigée par:
  1. César García Osorio Directeur
  2. Juan José Rodríguez Diez Directeur

Université de défendre: Universidad de Burgos

Fecha de defensa: 15 décembre 2015

Jury:
  1. Carlos Javier Alonso González President
  2. Jesús M. Maudes Raedo Secrétaire
  3. Julián Luengo Martín Rapporteur
  4. Gonzalo Cerruela García Rapporteur
  5. José Francisco Díez Pastor Rapporteur
Département:
  1. INGENIERÍA INFORMÁTICA

Type: Thèses

Teseo: 420567 DIALNET lock_openRIUBU editor

Résumé

La Inteligencia Artificial es el área de conocimiento que se dedica a la investigación en la mejora de algoritmos para añadir comportamiento más parecido al humano en los sistemas informáticos. La Minería de Datos es una de sus ramas, que está especializada en buscar y extraer información analizando conjuntos de datos. Su objeto de estudio son los sistemas que aprenden por sí mismos. Dentro de los sistemas que aprenden, se llaman sistemas con aprendizaje supervisado a aquellos a los que se les proporcionan tanto las entradas como las salidas esperadas de un conjunto de datos de entrenamiento. Cuando la salida esperada es una lista de categorías, el sistema se denomina clasificador, y cuando la salida es numérica, se denomina regresor. La combinavi ción de varios clasificadores o regresores para formar un sistema mejor se suele denominar con el término inglés ensemble y suele obtener mejores resultados que el de los métodos independientes que combina.