Análisis Multivariable en Programación Lógica Inductiva

Fecha: 22 de mayo de 2014 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Orlando Muñoz Texzocotetla
Afiliación: Alumno de doctorado PCyTI
Asesor: Dr. René MacKinney Romero

Resumen: La programación lógica inductiva ILP, es un subcampo del aprendizaje maquinal que induce teorías a partir de un conjunto de ejemplos, pero a diferencia de la mayoría de técnicas de aprendizaje, la ILP utiliza el lenguaje de la lógica de primer orden para construir dichas teorías. El problema de aprendizaje ILP, se puede plantear como un problema de búsqueda, donde la teoría T es el objetivo a encontrar. Dicha teoría debe ser completa (correcta y consistente), para ello el lenguaje con el que se construyen las hipótesis es importante. Por un lado si se utiliza un lenguaje muy fuerte, es decir muy limitado entonces es más probable que la teoría final no sea adecuada al concepto que se quiere explicar. Por otro lado un lenguaje muy débil, con pocas restricciones, permitirá construir la teoría adecuada pero sacrificando tiempo de ejecución y espacio de almacenamiento, ya que el conjunto de las hipóotesis candidatas podrá crecer exponencialmente. En esta presentación describimos el problema de investigación que estamos tratando, el cual consiste en el análisis univariable y multivariable de los argumentos, numéricos y categóricos, pertenecientes a los diversos predicados que conforman el conocimiento previo. Dicho análisis permite la creación y adición (al conocimiento previo) de nuevos predicados, con lo cual se espera representar el concepto objetivo con mayor precisión y con un numero menor de hipótesis (expresividad).

Impacto de los Mecanismos de Fragmentación y Balance de Carga en una Celda de Almacenamiento
Simulador paralelo mediante el uso de GPU´s para la adsorción y condensación capilar en materiales con poros de tipo elipsoidal

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