Desarrollo de nuevos modelos y algoritmos basados en redes neuronales para tareas de minería de datos
- Autores
- Rubiolo, Mariano
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis doctoral
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Stegmayer, Georgina
- Descripción
- En esta Tesis Doctoral se propone estudiar y desarrollar modelos neuronales para diversas tareas de clasificación dentro de la minería de datos. En primer lugar, se propone el modelo Volterra-NN para comprimir un clasificador neuronal, manteniendo altas tasas de desempeño. Se extiende la aplicación a clasificadores de mayor complejidad con el modelo aV-NN, logrando exitosamente la compresión de un arreglo de clasificadores, tanto en ejemplos de diversa complejidad surgidos de la literatura, como también en una aplicación real de reconocimiento de rostros. En segundo término, se propone un clasificador neuronal para resolver la correspondencia entre ontologías, aplicándose en un dominio real de I+D con anotaciones semánticas de ontologías utilizadas en la literatura. Por último, se presenta un enfoque basado en la utilización de redes neuronales para modelar las relaciones existentes, pero desconocidas de antemano, entre series temporales en el área de la Bioinformática, probándose sobre un conjunto de datos artificiales simulados, y de datos biológicos reales.
Fil: Rubiolo, Mariano. Universidad Tecnológica. Nacional. Facultad Regional Santa Fe; Argentina.
Peer Reviewed
Se presenta esta Tesis en cumplimiento de los requisitos exigidos por la Universidad Tecnológica Nacional para la obtención del grado académico de Doctor en Ingeniería, mención Sistemas de Información - Materia
-
Redes neuronales
Minería de datos
Volterra NN - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
- OAI Identificador
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Desarrollo de nuevos modelos y algoritmos basados en redes neuronales para tareas de minería de datosRubiolo, MarianoRedes neuronalesMinería de datosVolterra NNEn esta Tesis Doctoral se propone estudiar y desarrollar modelos neuronales para diversas tareas de clasificación dentro de la minería de datos. En primer lugar, se propone el modelo Volterra-NN para comprimir un clasificador neuronal, manteniendo altas tasas de desempeño. Se extiende la aplicación a clasificadores de mayor complejidad con el modelo aV-NN, logrando exitosamente la compresión de un arreglo de clasificadores, tanto en ejemplos de diversa complejidad surgidos de la literatura, como también en una aplicación real de reconocimiento de rostros. En segundo término, se propone un clasificador neuronal para resolver la correspondencia entre ontologías, aplicándose en un dominio real de I+D con anotaciones semánticas de ontologías utilizadas en la literatura. Por último, se presenta un enfoque basado en la utilización de redes neuronales para modelar las relaciones existentes, pero desconocidas de antemano, entre series temporales en el área de la Bioinformática, probándose sobre un conjunto de datos artificiales simulados, y de datos biológicos reales.Fil: Rubiolo, Mariano. Universidad Tecnológica. Nacional. Facultad Regional Santa Fe; Argentina.Peer ReviewedSe presenta esta Tesis en cumplimiento de los requisitos exigidos por la Universidad Tecnológica Nacional para la obtención del grado académico de Doctor en Ingeniería, mención Sistemas de InformaciónStegmayer, Georgina2017-03-28T21:01:49Z2017-03-28T21:01:49Z2014-05info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfapplication/pdfRubiolo, M. (2014). Desarrollo de nuevos modelos y algoritmos basados en redes neuronales para tareas de minera de datos (Tesis doctoral). Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Santa Fe, Argentina.978-987-33-4640-8http://hdl.handle.net/20.500.12272/1410spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/El autorLicencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2025-10-23T11:18:40Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/1410instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-10-23 11:18:41.259Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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En esta Tesis Doctoral se propone estudiar y desarrollar modelos neuronales para diversas tareas de clasificación dentro de la minería de datos. En primer lugar, se propone el modelo Volterra-NN para comprimir un clasificador neuronal, manteniendo altas tasas de desempeño. Se extiende la aplicación a clasificadores de mayor complejidad con el modelo aV-NN, logrando exitosamente la compresión de un arreglo de clasificadores, tanto en ejemplos de diversa complejidad surgidos de la literatura, como también en una aplicación real de reconocimiento de rostros. En segundo término, se propone un clasificador neuronal para resolver la correspondencia entre ontologías, aplicándose en un dominio real de I+D con anotaciones semánticas de ontologías utilizadas en la literatura. Por último, se presenta un enfoque basado en la utilización de redes neuronales para modelar las relaciones existentes, pero desconocidas de antemano, entre series temporales en el área de la Bioinformática, probándose sobre un conjunto de datos artificiales simulados, y de datos biológicos reales. |
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