Sistema de clasificación paralela basado en el ensamble de mezcla de expertos

Alumno: Benjamín Moreno Montiel
Profesor: Dr. René MacKinney Romero

Resumen: Una de las aplicaciones más utilizadas del Aprendizaje Maquinal es la Clasificación de Datos, con la cual podemos separar a un conjunto de ejemplos de acuerdo a la categoría o la clase a la que pertenecen. 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 la actualidad existe un gran número de modelos de clasificación, sin embargo no todos aportan beneficios a los tres factores que representan la principal problemática en clasificación de datos. En esta plática se presentará un Sistema de Clasificación Paralelo basado en un Ensamble de tipo Mezcla de Expertos, con el cual se obtuvieron resultados para cada uno de los tres factores que representan la principal problemática en clasificación de datos y que representa el trabajo de Investigación Doctoral.

Objetivo general

  • Desarrollar un Sistema de Clasificación Paralelo basado en un Ensamble de tipo Mezcla de Expertos, para evaluar y comparar su desempeño con respecto a métodos tradicionales y paralelos de clasificación, a fin de obtener altos porcentajes de medidas de rendimiento y bajos tiempos de ejecución sobre grandes cantidades de datos del mundo real

Objetivos específicos

  • Establecer un esquema paralelo adecuado para la incorporación a un sistema de clasificación de ensamble de tipo mezcla de expertos, tomando en cuenta ls principales sistemas y herramientas de cómputo paralelo reportados en la literatura
  • Considerar el algoritmo de clasificación llamado Clasificador Híbrido con Ponderación Genética (Hybrid Classifier with Genetic Weighting, HCGW), como base para la construcción del sistema de clasificación paralelo basado en un ensamble de tipo mezcla de expertos que se propone, dadas las ventajas y características que presenta este algoritmo con respecto a clasificadores tradicionales
  • Implementar el Sistema de Clasificación Paralelo basado en un Ensamble de tipo Mezcla de Expertos, para la clasificación sobre grandes cantidades de datos del mundo real
  • Analizar el comportamiento de los resultados finales del sistema de clasificación paralelo con respecto a un conjunto de clasificadores actuales, para realizar la estimación de las principales aportaciones del proyecto de investigación doctoral

Última actualización: May 28, 2016 at 9:43 am

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