Dentro de la Inteligencia Artificial, el campo del aprendizaje automático es un subcampo que estudia desarrollar técnicas que permiten inducir conocimiento a partir de un conjunto de datos de entrada. En los últimos años, se ha visto un auge en este campo, debido en parte a la posibilidad de acceso a grandes cantidades de datos y al aumento en la capacidad de computación. Uno de los problemas más acuciantes dentro de este campo es la baja interpretabilidad de la mayoría de los modelos más utilizados, siendo estos sistemas típicamente considerados cajas negras, lo que vendría a decir que son sistemas a los que se les proporciona una entrada y dan una salida pero sin que se pueda llegar a concretar el razonamiento que hay detrás de dicha deci...
En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les p...
We propose Bayesian AutoEncoder (BAE) in order to construct a recognition system which uses feedback...
One of the most recent knowledge representations under uncertainty are Bayesian Networks whose main ...
El objetivo de este trabajo es contribuir a salvar un obstáculo importante en la adopción de la inte...
El presente Trabajo de Fin de Máster persigue el objetivo de diseñar e implementar un sistema novedo...
A Bayesian (belief) network is a representation of a probability distribution over a set of random v...
Los modelos explicables son aquellos que necesitan de otro modelo u otras técnicas para entender las...
En las últimas décadas, el aprendizaje automático ha adquirido importancia como una de las herramien...
Estamos en la era del aprendizaje automático y el descubrimiento automático de conocimientos a parti...
Clustering es el principal problema del paradigma de aprendizaje no supervisado dentro del machine l...
Las redes bayesianas representan un modelo matemático con múltiples campos de aplicación. Uno de ell...
The scope of the present work is focused in the use of Belief Bayesian Nets (BBN) in order to model ...
Nuestro trabajo empieza con la necesidad de reconstruir una red de regulacion genética para el genom...
Si bien la inteligencia artificial (IA) es un campo que lleva en investigación desde hace décadas, n...
Bayesian networks are a theoretically well-founded approach to represent large multi-variate probabi...
En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les p...
We propose Bayesian AutoEncoder (BAE) in order to construct a recognition system which uses feedback...
One of the most recent knowledge representations under uncertainty are Bayesian Networks whose main ...
El objetivo de este trabajo es contribuir a salvar un obstáculo importante en la adopción de la inte...
El presente Trabajo de Fin de Máster persigue el objetivo de diseñar e implementar un sistema novedo...
A Bayesian (belief) network is a representation of a probability distribution over a set of random v...
Los modelos explicables son aquellos que necesitan de otro modelo u otras técnicas para entender las...
En las últimas décadas, el aprendizaje automático ha adquirido importancia como una de las herramien...
Estamos en la era del aprendizaje automático y el descubrimiento automático de conocimientos a parti...
Clustering es el principal problema del paradigma de aprendizaje no supervisado dentro del machine l...
Las redes bayesianas representan un modelo matemático con múltiples campos de aplicación. Uno de ell...
The scope of the present work is focused in the use of Belief Bayesian Nets (BBN) in order to model ...
Nuestro trabajo empieza con la necesidad de reconstruir una red de regulacion genética para el genom...
Si bien la inteligencia artificial (IA) es un campo que lleva en investigación desde hace décadas, n...
Bayesian networks are a theoretically well-founded approach to represent large multi-variate probabi...
En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les p...
We propose Bayesian AutoEncoder (BAE) in order to construct a recognition system which uses feedback...
One of the most recent knowledge representations under uncertainty are Bayesian Networks whose main ...