Search results for "Aprendizaje Automático"
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Evaluación y uso del estado emocional en entornos educativos interactivos
2017
En la actualidad, la enseñanza tradicional está convergiendo progresivamente hacia entornos educativos interactivos semi-presenciales o a distancia, encontrándose una oferta cada vez mayor, de formación on-line. En este sentido, los sistemas de tutorización inteligente (STI) aportan un valor añadido a la educación interactiva. Su objetivo principal es proporcionar al alumno las ayudas necesarias para la consecución de los objetivos pedagógicos propuestos, tomando en consideración las capacidades intrínsecas del estudiante y el contexto particular en el que se desarrolla la actividad formativa. Existen sólidas evidencias de que no sólo las capacidades cognitivas del alumno y su contexto tien…
Visualización, predicción y análisis de variables climáticas del océano Atlántico mediante técnicas de aprendizaje automático
2019
El clima del océano Atlántico tropical está caracterizado por un gran ciclo estacional, que presenta una significativa variabilidad océano-atmosférica a escalas interanuales y decadales. Existen dos fenómenos principales que explican estas variaciones climáticas, el denominado modo ecuatorial y el modo meridional o dipolo. El primero se caracteriza por fases cálidas, con vientos alisios débiles y temperaturas en la superficie del mar anormalmente altas, así como por fases frías con vientos fuertes y temperaturas del mar inusualmente bajas. El segundo de estos modos se define como la oscilación en el gradiente de temperatura del mar entre el norte y el sur (dipolo), y está relacionado con lo…
Aprendizaje por refuerzo en espacios continuos: algoritmos y aplicación al tratamiento de la anemia renal
2014
El aprendizaje por refuerzo es un paradigma de aprendizaje automático orientado a la resolución de problemas de decisión secuenciales. Este tipo de problemas aparece en aplicaciones pertenecientes a campos tan diversos como control automático, medicina, investigación operativa o economía. Los algoritmos clásicos de aprendizaje por refuerzo están fundamentados en la teoría matemática de la programación dinámica, donde se asume que el espacio de estados es discreto y se compone de un número manejable de estados. Desafortunadamente, en la mayoría de aplicaciones de interés práctico el espacio de estados es continuo, por lo que los algoritmos clásicos dejan de ser útiles. Para poder aplicar el …
Comparative Analysis of Machine Learning Methods to Predict Growth of F. sporotrichioides and Production of T-2 and HT-2 Toxins in Treatments with Et…
2021
The efficacy of ethylene-vinyl alcohol copolymer films (EVOH) incorporating the essential oil components cinnamaldehyde (CINHO), citral (CIT), isoeugenol (IEG), or linalool (LIN) to control growth rate (GR) and production of T-2 and HT-2 toxins by Fusarium sporotrichioides cultured on oat grains under different temperature (28, 20, and 15 °C) and water activity (aw) (0.99 and 0.96) regimes was assayed. GR in controls/treatments usually increased with increasing temperature, regardless of aw, but no significant differences concerning aw were found. Toxin production decreased with increasing temperature. The effectiveness of films to control fungal GR and toxin production was as follows: EVOH…
Tecnhiques for sentiment analysis in Twitter: Supervised Learning and SentiStrength
2017
[EN] Sentiment analysis on Twitter offers possibilities of great interest to evaluate the currents of opinion disseminated through this medium. The huge volumes of texts require tools able to automatically process these messages without losing reliability. This paper describes two different types of approaching this problem. The first strategy is based on Supervised Learning processes, developed in the field of artificial intelligence. Its application requires some tools from natural language processing along with a classifed corpus as a starting point. The second approach is based on polarity dictionaries. SentiStrength tool is located in this line. It is increasingly applied to studies of…
Contabilidad forense y blanqueo de capitales: aplicación del aprendizaje automático en un proceso judicial español
2017
This PhD Dissertation adds two new results in detecting signs of financial fraud: (1) the application of automated learning techniques to internal accounting databases of companies to detect money laundering, and (2) the offer of information to the investigating authorities on how the money laundering network is organized, with the objective of orientating the judicial investigation towards those companies or physical persons who present signs of suspicious patterns. Thus, in the context of a real macro-case on money laundering in which the author has collaborated as forensic accountant, this study analyses the database available of the operations carried out between a core company and a se…
Machine learning risk prediction of mortality for patients undergoing surgery with perioperative SARS-CoV-2: the COVIDSurg mortality score
2021
The British journal of surgery 108(11), 1274-1292 (2021). doi:10.1093/bjs/znab183
Análisis de métodos de validación cruzada para la obtención robusta de parámetros biofísicos
2015
[EN] Non-parametric regression methods are powerful statistical methods to retrieve biophysical parameters from remote sensing measurements. However, their performance can be affected by what has been presented during the training phase. To ensure robust retrievals, various cross-validation sub-sampling methods are often used, which allow to evaluate the model with subsets of the field dataset. Here, two types of cross-validation techniques were analyzed in the development of non-parametric regression models: hold-out and k-fold. Selected non-parametric linear regression methods were least squares Linear Regression (LR) and Partial Least Squares Regression (PLSR), and nonlinear methods were…
A Computational Based Approach for Non-invasive Localization of Atrial ectopic foci
2020
Las arritmias auriculares son las arritmias cardı́acas más comunes, afectan a seis millones de personas en Europa e imponen una enorme carga sanitaria en la sociedad. Las nuevas tecnologı́as médicas están ayudando a los electrofisiólogos a adaptar el tratamiento a cada paciente de diferentes maneras. Por ejemplo, la resonancia magnética (MRI) permite evaluar la distribución espacial de la fibrosis auricular; los mapas electroanatómicos (EAM) permiten obtener una caracterización eléctrica de los tejidos en tiempo real; Las imágenes electrocardiográficas (ECGI) permiten estudiar la actividad eléctrica cardı́aca de forma no invasiva; y la ablación por radiofrecuencia (RFA), permite eliminar el…
Técnicas de aprendizaje automático para la detección de dominios maliciosos generados algorítmicamente
2022
Durante los últimos años, el desarrollo de software malicioso (malware) ha pasado de ser un sector donde la principal motivación era el reconocimiento de la comu- nidad a convertirse en un auténtico negocio multimillonario. Entre las diferentes técnicas que los desarrolladores de malware han empleado para dificultar su de- tección, está el uso de algoritmos de generación de dominios (en inglés, Domain Generation Algorithms o DGA). En el trabajo plasmado en esta tesis doctoral se ha analizado la problemática de esta técnica, se han revisado los diferentes tipos de algoritmos que se pueden encontrar y se ha estudiado el estado del arte en la detección de este tipo de algoritmos en cuanto a té…