Clasificación de señales cerebrales utilizando técnicas de aprendizaje automático - Caravario, Martín Julián (2018)
En esta tesis de licenciatura nos proponemos realizar un trabajo interdisciplinario, que consiste en aplicar técnicas de aprendizaje automático al estudio de la actividad cerebral en humanos en el procesamiento de palabras nuevas, frente a la existencia de lo que se conoce como priming morfológico. El objetivo fue investigar si los modelos predictivos entrenados a partir de datos recolectados en experimentos biológicos pueden constituir una nueva herramienta de análisis, que complementen (o incluso mejoren) las técnicas estad´ısticas empleadas en la actualidad. Para eso nos basamos en resultados de trabajos previos y utilizamos los datos all´ı obtenidos como corpus de datos para realizar diversos experimentos de aprendizaje autom´atico. Sobre estos datos, extrajimos características de las señales cerebrales para luego experimentar construyendo modelos de clasificación para predecir condiciones de priming. Los resultados obtenidos fueron prometedores para algunos sujetos en donde obtuvimos valores cercanos a 0.7 utilizando la métrica AUC ROC sobre datos de evaluación. En segundo lugar, abordamos el problema de construir clasificadores que utilicen instancias de distintos sujetos para luego predecir sobre un nuevo sujeto no visto durante la etapa de entrenamiento y de esta manera encontrar modelos que generalicen propiedades entre distintas personas. Los resultados muestran las dificultades encontradas ante esta nueva tarea y posibles caminos para continuar el análisis. Finalmente, dejamos a disposición un framework de análisis de datos construido sobre el lenguaje Python para futuras tareas de aprendizaje automático sobre señales cerebrales.