Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente

Autores
Albanese, Francisco; Feuerstein, Esteban; Lombardi, Leandro
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación supera
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Aprendizaje automático
Grafos
Aprendizaje semi supervisado
Términos de regularización
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/87802
Acceder
id SEDICI_b2e6b0d7723bb339caef3cba1f57e3d4
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/87802
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradienteAlbanese, FranciscoFeuerstein, EstebanLombardi, LeandroCiencias InformáticasAprendizaje automáticoGrafosAprendizaje semi supervisadoTérminos de regularizaciónEn este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación superaSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2019-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf5-8http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87802spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2683-8966info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-02-20T12:45:56Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/87802Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-02-20 12:45:57.28SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
title Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
spellingShingle Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
Albanese, Francisco
Ciencias Informáticas
Aprendizaje automático
Grafos
Aprendizaje semi supervisado
Términos de regularización
title_short Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
title_full Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
title_fullStr Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
title_full_unstemmed Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
title_sort Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
dc.creator.none.fl_str_mv Albanese, Francisco
Feuerstein, Esteban
Lombardi, Leandro
author Albanese, Francisco
author_facet Albanese, Francisco
Feuerstein, Esteban
Lombardi, Leandro
author_role author
author2 Feuerstein, Esteban
Lombardi, Leandro
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Aprendizaje automático
Grafos
Aprendizaje semi supervisado
Términos de regularización
topic Ciencias Informáticas
Aprendizaje automático
Grafos
Aprendizaje semi supervisado
Términos de regularización
dc.description.none.fl_txt_mv En este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación supera
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description En este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación supera
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-09
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87802
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87802
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2683-8966
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
5-8
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1857676430597423104
score 12.9253

Publicaciones similares