Técnicas de Aprendizaje en Problemas de Alta Dimensionalidad. Aplicación al modelado del interés de un usuario en interactuar con un sistema
Entidades participantes: Universidad de Granada![]() Descripción del Proyecto
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La selección de variables y la selección de instancias son dos características deseables de los algoritmos de aprendizaje ya que permiten aplicarlos a problemas de mayor complejidad. Estos algoritmos deben ser capaces de realizar de forma eficiente búsquedas sobre grandes espacios de soluciones. Los modelos generales desarrollados hasta el momento resuelven este problema aplicando el algoritmo de aprendizaje sobre una selección previa de las variables. Frente a estas técnicas, en este proyecto deseamos definir técnicas alternativas que mejoren la búsqueda sobre grandes espacios de soluciones sin tener que elegir un subconjunto de variables antes de aplicar el algoritmo de aprendizaje.
Comprobaremos la efectividad de las técnicas de aprendizaje desarrolladas sobre el problema del modelado de la atención de un usuario en su proceso de interacción con un sistema. Este problema es muy apropiado ya que es un tema muy complejo e interdisciplinar. En él intervienen factores humanos y psicológicos además del propio problema de la captación de información mediante varios sensores y de la correcta interpretación de dicha información. Además esta información sensorial está sometida a imprecisión e incertidumbre según la naturaleza de cada sensor, todo esto justifica la necesidad de desarrollar técnicas de adquisición automática del conocimiento en problemas de alta dimensionalidad que hemos planteado.
Este proyecto se desarrolla dentro del trabajo del Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes de la Universidad de Granada.