AA azalgarria: Eredu teorikoak eta aplikazioak atributu anitzeko datu heterogeneoetan
Gaur egun, ikaskuntza-prozesuen opakutasuna, adibidez, sare neuronal sakonak, erronka handia da gizakientzako emaitzak interpretatzeko. Adimen artifizial azalgarri bat bilatzea funtsezko helburu bihurtu da.
Datuen ordezkaritza egokien bidez eraginkorrago azal daitezkeela planteatzen da, adibidez, atributu anitzeko ordezkaritza heterogeneoekin, emaitzen jatorrizko izaera gordetzen dutelako.
Testuinguru horretan, proiektu hori funtsezko bi alderditan kontzentratzen da. Lehenik, ikerketa teoriko bati ekiten zaio atributu anitzeko datu errealekin eta heterogeneoak dituzten arazoetan datu ordezkagarriak hautatzen dituzten bat-egiteko funtzioak definitzeko, aztertzeko eta eraikitzeko. Bigarrenik, ikerketa hori ikasketa automatikoko edo ikasketa sakoneko arazo orokorretan aplikatu nahi da.
Proiektuaren finantzatzailea:
Proiektu gehiago
Testuinguru horretan, proiektu hori funtsezko bi alderditan kontzentratzen da. Lehenik, ikerketa teoriko bati ekiten zaio atributu anitzeko datu errealekin eta heterogeneoak dituzten arazoetan datu ordezkagarriak hautatzen dituzten bat-egiteko funtzioak definitzeko, aztertzeko eta eraikitzeko. Bigarrenik, ikerketa hori ikasketa automatikoko edo ikasketa sakoneko arazo orokorretan aplikatu nahi da.
Proiektuaren finantzatzailea:
Proiektu gehiago
