Mostrar el registro sencillo del ítem
Filtrando atributos para mejorar procesos de aprendizaje
dc.contributor.author | Quevedo Pérez, José Ramón | |
dc.contributor.author | Coz Velasco, Juan José del | |
dc.contributor.author | Díez Peláez, Jorge | |
dc.date.accessioned | 2015-06-17T11:12:47Z | |
dc.date.available | 2015-06-17T11:12:47Z | |
dc.date.issued | 2001 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10651/31304 | |
dc.description | IX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Gijón, España | spa |
dc.description.abstract | Los sistemas de aprendizaje automático han sido tradicionalmente usados para extraer conocimiento a partir de conjuntos de ejemplos descritos mediante atributos. Cuando la información de partida representa un problema real no se sabe, generalmente, qué atributos influyen en su resolución. En esos casos, la única opción a priori es utilizar toda la información disponible. Para evitar los problemas que esto conlleva se puede emplear un filtrado de atributos, previo al aprendizaje, que nos permita quedarnos sólo con los atributos más relevantes, aquellos que encierran la solución del problema. En este artículo se describe un método que realiza esta selección. Como se mostrará, está técnica mejora los procesos posteriores de aprendizaje | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights | CC Reconocimiento - No comercial - Sin obras derivadas 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Aprendizaje automático | spa |
dc.subject | Relevancia y selección de atributos | spa |
dc.title | Filtrando atributos para mejorar procesos de aprendizaje | spa |
dc.type | conference output | spa |
dc.rights.accessRights | open access | spa |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
Informática [751]
-
Ponencias, Discursos y Conferencias [3878]