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dc.contributorUniversitat Ramon Llull. La Salle
dc.contributor.authorBernadó Mansilla, Ester
dc.date.accessioned2021-06-01T18:07:01Z
dc.date.accessioned2023-07-13T09:52:49Z
dc.date.available2021-06-01T18:07:01Z
dc.date.available2023-07-13T09:52:49Z
dc.date.created2004-02
dc.date.issued2004-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14342/2944
dc.description.abstractEste trabajo se centra en la aplicación de los Sistemas Clasificadores basados en Algoritmos Genéticos a problemas de aprendizaje supervisado o aprendizaje a partir de ejemplo. Concretamente, se estudia la dependencia entre la complejidad del aprendizaje del sistema clasificador y la representatividad de los ejemplos en el conjunto de entrenamiento. A partir de ahí, se propone un método de muestreo del conjunto de ejemplos de entrenamiento basado en los resultados parciales del sistema clasificador, de forma similar al método de boosting. El objetivo es intensificar el aprendizaje en las regiones de clasificación más difíciles para aumentar la velocidad de convergencia y a la vez, el porcentaje de aciertos.spa
dc.format.extent8 p.cat
dc.language.isospacat
dc.publisherActas del III Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados, Córdoba, del 4-6 de febrero 2004cat
dc.rights© Sci2s. Tots els drets reservats
dc.sourceRECERCAT (Dipòsit de la Recerca de Catalunya)
dc.subject.otherIntel·ligència artificial -- Aplicacions a l'educaciócat
dc.subject.otherAprenentatge automàticcat
dc.subject.otherAlgorismes genèticscat
dc.titleComplejidad del Aprendizaje y Muestreo de Ejemplos en Sistemas Clasificadorescat
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectcat
dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.termscapcat
dc.subject.udc004
dc.subject.udc37
dc.subject.udc62


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