Detección de ruido en aprendizaje semi-supervisado con el uso de flujos de datos
A menudo, es necesario construir conjuntos de entrenamiento. Si disponemos solamente de un número reducido de objetos etiquetados y de un conjunto numeroso de objetos no etiquetados, podemos construir el conjunto de entrenamiento simulando un flujo de datos no etiquetados de los cuales es necesario...
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Universidad de Antioquia
2014-01-01
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| author | Damaris Pascual González Fernando D. Vázquez Mesa Salvador Sánchez Filiberto Pla |
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| description | A menudo, es necesario construir conjuntos de entrenamiento. Si disponemos solamente de un número reducido de objetos etiquetados y de un conjunto numeroso de objetos no etiquetados, podemos construir el conjunto de entrenamiento simulando un flujo de datos no etiquetados de los cuales es necesario aprender para poder incorporarlos al conjunto de entrenamiento. Con el objetivo de prevenir que se deterioren los conjuntos de entrenamiento que se obtienen, en este trabajo se propone un esquema que tiene en cuenta el concept drift , ya que en muchas situaciones la distribución de las clases puede cambiar con el tiempo. Para clasificar los objetos no etiquetados hemos empleado un ensemble de clasificadores y proponemos una estrategia para detectar el ruido. |
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| spelling | doaj.art-bfb63c27b13942f4b4b11d4c1fcb06de2023-09-02T02:20:55ZengUniversidad de AntioquiaRevista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia0120-62302422-28442014-01-01713747Detección de ruido en aprendizaje semi-supervisado con el uso de flujos de datosDamaris Pascual GonzálezFernando D. Vázquez MesaSalvador SánchezFiliberto PlaA menudo, es necesario construir conjuntos de entrenamiento. Si disponemos solamente de un número reducido de objetos etiquetados y de un conjunto numeroso de objetos no etiquetados, podemos construir el conjunto de entrenamiento simulando un flujo de datos no etiquetados de los cuales es necesario aprender para poder incorporarlos al conjunto de entrenamiento. Con el objetivo de prevenir que se deterioren los conjuntos de entrenamiento que se obtienen, en este trabajo se propone un esquema que tiene en cuenta el concept drift , ya que en muchas situaciones la distribución de las clases puede cambiar con el tiempo. Para clasificar los objetos no etiquetados hemos empleado un ensemble de clasificadores y proponemos una estrategia para detectar el ruido.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43031204004concept driftflujo de datosdatos no etiquetadoslimpieza de ruido |
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