Sistema de Clasificación Paralelo basado en un Ensamble de tipo Mezcla de Expertos

Fecha: 7 de mayo de 2015 a las 11:30 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Benjamín Moreno Montiel
Afiliación: Alumno de doctorado PCyTI
Asesor: Dr. René MacKinney Romero

Resumen: El Aprendizaje Maquinal es un área de investigación dentro de Inteligencia Artificial, que nos permite desarrollar aplicaciones que sean capaces de adaptar nuevo conocimiento, de manera automática, para resolver una serie de problemas. Hay muchas utilidades que se le pueden dar al aprendizaje maquinal, una de ellas es la Clasificación de Datos. Dentro de la clasificación de datos se identifica una problemática, la cual tiene por lo general tres factores, manejo de grandes cantidades de datos, altos tiempos de ejecución y porcentajes altos en medidas de funcionamiento. En esta plática se presentará un Sistema de Clasificación Paralelo basado en un Ensamble de tipo Mezcla de Expertos, con el que pretendemos solventar cada uno de los tres factores que representan la principal problemática en clasificación de datos. Este sistema de clasificación paralelo, representa nuestro proyecto de investigación doctoral, por lo que detallaremos cada uno de los componentes de este sistema de clasificación paralelo así como los resultados finales obtenidos.

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