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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers

Academic literature on the topic 'Aprendizaje de máquinas'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 4 February 2022

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Journal articles on the topic "Aprendizaje de máquinas"

1

Castro, Fausto M., and Pablo E. Jojoa. "Entrenamiento Comprimido Basado en Máquinas de Aprendizaje Extremo." Información tecnológica 30, no. 4 (August 2019): 227–36. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-07642019000400227.

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2

Tusa, Eduardo, David Lane, and Neil Robertson. "Comparación de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje con aplicaciones en la detección de arrecife de coral." Cumbres 1, no. 1 (June 16, 2015): 36–41. http://dx.doi.org/10.48190/cumbres.v1n1a5.

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Abstract:
Este trabajo se enfoca en la comparación de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje para el desarrollo de un detector de coral. Este detector consta de una parte de extracción de vectores característicos, la cual se realiza con filtros Gabor Wavelets; y una parte de clasificación de vectores que usa máquinas de aprendizaje, basado en Redes Neuronales. Se realizó la comparación de la precisión y el tiempo de ejecución de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje, cuyo resultado fue la selección del algoritmo de Árboles de Decisión. Se implementó un banco de filtros Gabor Wavelets utilizando C++ y la librería OpenCV. Se utilizó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba). Nuestro detector de coral posee un tiempo de ejecución de 70ms con 70% de precisión.
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3

Wasserman, Edward A. "Humans, animals and computers: Minding machines?" Revista de Psicología 18, no. 2 (January 1, 2009): 25. http://dx.doi.org/10.5354/0719-0581.2009.17119.

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Abstract:
¿Hay máquinas pensantes? En este artículo consulto material histórico, filosófico y empírico, tratando de responder esta intrigante pregunta. Mi discusión histórica y filosófica revisa el pensamiento de cinco famosos franceses (Michele de Montaigne, René Descartes, Salomon de Caus, Julien Offray de La Mettrie y Jacques Vaucanson) y de un famoso americano (William James). Mi revisión de investigaciones empíricas se focaliza en cuatro temas contemporáneos en cognición comparada: aprendizaje asociativo/causal, memoria de corto plazo, discriminación numérica, y metacognición. Concluyo que existen máquinas pensantes, ellas son los humanos y los animales. El acto de pensar, podría ser dicho, media los complejos cambios en el comportamiento que muestran humanos y animales. Sin embargo, computadores y otros dispositivos mecánicos son pálidas réplicas que están construidas con "el material equivocado". Nunca lograrán el estatus de máquinas pensantes.
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4

Prieto-Romero, Juan José, and María Ángeles Martín Maraver. "Trabajo cooperativo en el aula de fundamentos de teoría de máquinas y mecanismos." Revista Educación en Ingeniería 12, no. 23 (January 1, 2017): 21. http://dx.doi.org/10.26507/rei.v12n23.710.

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Abstract:
El artículo desarrolla una propuesta de innovación docente, en el contexto universitario, con el objetivo de mejorar el nivel de formación de los estudiantes y el rendimiento académico en la asignatura de Fundamentos de Teoría de Máquinas y Mecanismos (F.T.M.M.). Teniendo en cuenta estudios y experiencias que se comparten entre la comunidad educativa, se derivó la necesidad de pasar de la clase magistral a una clase que propiciara el protagonismo del estudiante en relación a su propio aprendizaje. Se decidió implementar en el aula técnicas simples de trabajo cooperativo, porque, de una forma sencilla y sin cambios metodológicos profundos, permitía al docente pasar de un modelo tradicional, centrado en la enseñanza, a un modelo centrado en el aprendizaje. El resultado fue el impulso de la participación activa y autónoma del alumnado y la mejora de sus competencias, su capacitación y su cualificación. En definitiva, las técnicas de trabajo cooperativo se mostraron eficaces en la mejora del rendimiento académico del alumnado.
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5

González, Marcos Amaris, Víctor Eduardo Martinez Abaunza, and Pablo Emilio Guillén Rondón. "Medidas de similaridad de información basadas en compresión de datos." Comunicaciones en Estadística 5, no. 2 (February 1, 2013): 169. http://dx.doi.org/10.15332/s2027-3355.2012.0002.04.

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Abstract:
En este artÍculo se presenta una fundamentacion teórica de las principales medidas de similaridad basadas en compresión de datos, estas técnicas surgieron en la última década y han presentado gran utilidad en diversos campos de las ciencias, implementación de técnicas de agrupamiento u otras máquinas de aprendizaje pueden hacer una clasificación entre objetos.
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6

Ramírez-Jiménez, Diego, and Julián David Quintero-Ospina. "Clasificación de patologías presentes en la columna vertebral mediante técnicas de máquinas de aprendizaje." Ingeniería Solidaria 15, no. 27 (January 10, 2019): 1–23. http://dx.doi.org/10.16925/2357-6014.2019.01.05.

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Abstract:
Introducción: el artículo es resultado de la investigación “Estudio de patologías presentes en la columna vertebral empleando técnicas de inteligencia artificial como apoyo a los procesos de diagnóstico”, desarrollada en la Universidad del Valle entre 2016 y 2017. Problema: con frecuencia, los estudios y análisis que a menudo se realizan a las afecciones de salud en seres humanos con frecuencia son invasivos, lo cual conlleva problemas mayores. Objetivo: aportar un método de estudio a partir de los atributos biomecánicos de seres humanos para la detección de patologías que se presentan en la columna vertebral. Metodología: el trabajo se fundamentó en probar tres técnicas de reconocimiento de patrones; Bayes como técnica clásica de reconocimiento; y técnicas inteligentes como las redes neuronales de base radial (rbf), máquinas de soporte vectorial (svm) y redes neuronales probabilísticas (pnn). Resultados: durante el proceso de clasificación de las patologías a tratar, la que mejores resultados aportó fue la técnica de pnn, mientras que las demás presentaron buenos resultados de clasificación para una patología en particular. Conclusión: se comprobó que la aplicación de estas técnicas de estudio aporta características importantes a los procesos de diagnóstico de patologías presentes en la columna vertebral, tales como hernia discal y espondilolistesis. Originalidad: este trabajo se realizó con información de pacientes reales, y presenta técnicas de estudio y resultados importantes sobre el diagnóstico de patologías de columna vertebral. Limitaciones: el estudio de patologías de columna vertebral requiere tener más información sobre los atributos biomecánicos de los seres humanos.
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7

Tusa, Eduardo, Alan Reynolds, Neil Robertson, David Lane, Hyxia Villegas, and Antonio Bosnjak. "Comparación de algoritmos de máquinas de aprendizaje para la detección de arrecife de coral." Enfoque UTE 5, no. 3 (September 30, 2014): 45–56. http://dx.doi.org/10.29019/enfoqueute.v5n3.43.

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Abstract:
(Recibido: 2014/07/31 - Aceptado: 2014/09/23)El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de un detector de coral de desempeño rápido que se utiliza para un vehículo autónomo submarino (AUV, por sus siglas en inglés). Una detección rápida de coral garantiza la estabilización del AUV en las cercanías del arrecife de coral en el menor tiempo posible, evitando que la desorientación del AUV destruya al arrecife. En este trabajo se usó la investigación de Purser, Bergmann, Lundälv, Ontrup, & Nattkemper (2009), por su precisión. Este detector consta de una parte de extracción de vectores característicos, la cual se realiza con filtros Gabor Wavelets; y una parte de clasificación de vectores que usa máquinas de aprendizaje, basado en Redes Neuronales. Debido al extenso tiempo de ejecución de las Redes Neuronales, se reemplazaron por un algoritmo de clasificación basado en Árboles de Decisión. Se utilizó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba). Se implementó un banco de filtros Gabor Wavelets utilizando C++ y la librería OpenCV. Se realizó la comparación de la precisión y el tiempo de ejecución de 9 algoritmos de máquinas de aprendizaje, cuyo resultado fue la selección del algoritmo de Árboles de Decisión. Nuestro detector de coral posee un tiempo de ejecución de 70ms en comparación con 22s desarrollados por el algoritmo de Purser et al. (2009).
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8

Millán-Rojas, Edwin Eduardo, Adriana Patricia Gallego-Torres, and Diana Carolina Chico-Vargas. "Simulación de una red Grid con máquinas virtuales para crear un entorno de aprendizaje de la computación de alto desempeño." REVISTA FACULTAD DE INGENIERÍA 25, no. 41 (January 22, 2016): 85. http://dx.doi.org/10.19053/01211129.4140.

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Abstract:
<p>Presenta una metodología de construcción de una plataforma para simular una red Grid con máquinas virtuales, con el objetivo de crear entornos virtuales que contribuyan a los procesos de aprendizaje. El diseño utilizado para el desarrollo está basado en un prototipo que contribuye a generar un entorno de simulación de bajo costo a través de la computación de alto desempeño. Como resultado de la investigación se obtuvo un conjunto de máquinas virtuales que pueden ser desplegadas en cualquier equipo de cómputo para simular un entorno Grid; además, se presenta la forma de la configuración de esta red para ser parte integral de la construcción y ejecución de la plataforma como instrumento válido para la enseñanza de la computación de alto desempeño a un bajo coste de hardware y la simulación de los servicios Grid sobre la plataforma.</p>
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9

García-Arteaga, Joel Junior, Jesús Javier Zambrano-Zambrano, Roberth Alcivar-Cevallos, and Walter Daniel Zambrano-Romero. "Predicción del rendimiento de cultivos agrícolas usando aprendizaje automático." Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía 5, no. 2 (October 1, 2020): 144. http://dx.doi.org/10.35381/r.k.v5i2.1013.

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Abstract:
Se aborda la predicción del rendimiento de los cultivos a través del aprendizaje automático. Se usaron dos variables predictoras: hectáreas cosechadas, y producción en toneladas. Para el primer caso, el mejor modelo fue una arquitectura de red neuronal densa (DNN), con un MSE de 0.0081, seguido de los Random Forest (RF) con un MSE de 0.0104, árboles de decisión (AD) con 0.0168, y finalmente las máquinas de soporte vectorial (SVM) con 0.0328. Cuando se predijo producción en toneladas, el mejor modelo fue el de los RF con un MSE de 0.0550, seguidos de AD con 0.1418, DNN con 0.1489, y finalmente SVM con 0.3420. El test estadístico de diferencia significativa mostró que no existe tal diferencia entre el rendimiento de los modelos cuando se predice la variable hectáreas cosechadas, pero si para el caso de producción en toneladas, donde la capacidad predictiva de RF fue de 95% aproximadamente.
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10

Padilla-Ospina, Ana Milena, Javier Enrique Medina-Vásquez, and Javier Humberto Ospina-Holguín. "Métodos de aprendizaje automático en los estudios prospectivos desde un ejemplo de la financiación de la innovación en Colombia." REVISTA DE INVESTIGACIÓN, DESARROLLO E INNOVACIÓN 11, no. 1 (August 15, 2020): 9–21. http://dx.doi.org/10.19053/20278306.v11.n1.2020.11676.

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Abstract:
El propósito de este artículo es hacer una breve introducción a cinco métodos avanzados de predicción de aprendizaje automático, que pueden ser de utilidad para el desarrollo de estudios prospectivos: la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, las máquinas de gradiente potenciado, los bosques aleatorios y las redes neuronales. Además, se explica qué metodología se puede llevar a cabo para asegurar la robustez y validar dichos modelos de predicción. A manera de ejemplo, se presenta cómo el uso de estos métodos permitió identificar las variables financieras más importantes para predecir el desarrollo de actividades de innovación en pymes colombianas. Los resultados del uso de estos métodos pueden permitir la generación de pronósticos al corto y mediano plazo, que sirvan para la realización de estudios prospectivos con métodos más amplios, como la construcción de escenarios, con el propósito de generar propuestas basadas en la evidencia, como hoja de ruta para la planeación y política pública al largo plazo.
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Dissertations / Theses on the topic "Aprendizaje de máquinas"

1

Angulo, Bahón Cecilio. "Aprendizaje con máquinas núcleo en entornos de multiclasificación." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2001. http://hdl.handle.net/10803/6178.

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Abstract:
La propiedad de generalización de una máquina de aprendizaje, es decir su capacidad para emitir una respuesta correcta ante una nueva entrada semejante a aquellas con las que ha sido entrenada, es la característica principal que se busca en los sistemas conexionistas supervisados y sirve de justificación en la elección de los principios inductivos y el tipo de estructuras de aprendizaje para elaborar el presente estudio.
La regularización o penalización es uno de estos principios que favorecen a nivel teórico la generalización, sobre el cual se ha desarrollado un método de cálculo directo de la matriz de regularización cuando se utiliza como estabilizador un operador diferencial de segundo grado, precisamente aquel que minimiza el grado de convexidad de la función solución, evitando así y el proceso iterativo de cálculo de la matriz hessiana y fijando el tipo de núcleo a ser utilizado.
Los nexos de unión entre la regularización y el principio de minimización del riesgo estructural así como las excelentes características teóricas mostradas por este ´ ultimo principio trabajando, por definición, sobre conjuntos finitos de datos y expandiendo su solución sobre un número pequeño de núcleos, han llevado a desplazar el foco de trabajo de numerosos investigadores
hacia las máquinas de soporte vectorial, su materialización procedimental. En este contexto, se ha desarrollado una máquina que permite extender de forma natural el comportamiento binario de estas máquinas núcleo de margen máximo sobre problemas de clasificación hacia una solución ternaria m´asacorde con la estructura geométrica de los datos, en especial en las situaciones habituales de espacios de salida que poseen más de dos clases. El uso de la nueva arquitectura, bautizada K-SVCR,
en problemas de multiclasificación resulta más adecuado que las reducciones estándares de problemas multiclase sobre máquinas biclasificadoras en estructuras en paralelo o arbóreas puesto que cada nodo de dicotomía considera todo el espacio de entrenamiento y se fuerza al hiperplano de separación a considerar la estructura geométrica de los patrones de entrenamiento. En especial, se demuestra la robustez del nuevo método ante fallos en las predicciones de algunos de sus nodos de trabajo cuando se considera un tipo especial de combinación de estas respuestas. La nueva arquitectura de multiclasificación ha sido modificada con posterioridad para ser implementada sobre un problema de clasificación con características independientes, la ordenación o problema de aprendizaje de preferencias. Sus prestaciones son evaluadas sobre una aplicación financiera en la determinación de riesgos crediticios. Finalmente, una aplicación de categorización o discriminación de escenarios de depuración donde incide el efecto de la temporalidad sirve también como ejemplo de funcionamiento.
The property of generalization of a learning machine, i.e. its capacity to emit a correct answer on a new similar input to those with wich it has been trained, is the basic behavior looked for in the supervised connexionists systems and it serves as justification in the selection of the inductive principles and the type of learning structures to ellaborate the present study.
The penalty is one of these principles that favor at theoretical level the generalization, on which a method of direct calculation of the regularization matrix when a second degree differential operator is used like stabilizer, indeed that diminishing the convexity degree of the solution function, avoiding therefore the iterative process of calculation of the Hessian matrix, has been developed and fixing the type of kernel to be used.
Links between regularization and the structural risk minimization principle as well as the excellent theoretical characteristics shown by this last principle working, by definition, on finite data sets and expanding their solution on a small number of kernels, have taken to move the center of study of numerous investigators towards the support vector machines, their procedural materialization. In this context, a machine that allows to extend of natural form the binary behavior of these maximum margin ker-nel machines on classification problems towards an agreed ternary solution with the geometric structure of the data has been developed, in special in the habitual situations of output spaces having more than two classes.
The use of the new architecture, named K-SVCR, in multiclassification problems is more suitable than the standard reductions from multiclass problems on biclass machines in tree or parallel structures, since each di-chotomie node considers all the training space and force to the hyperplane of separation to consider the geometric structure of the training patterns.
In special, the robustness of the new method is demostrated on failures in the predictions of some of its working nodes when a special type of combination of these answers is considered.
The new architecture of multiclassification has been modified later to be implemented on a classification problem with independent characteristics, the ordenation or learning of preferences problem. Their benefits are evaluated on a financial application in the determination of credit risks.
Finally, an application of categorization in waste water plant scenes, where the temporality affects, also serves like operation example.
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2

Valdivia, Hennig Tomás Alonso. "Aplicaciones de aprendizaje de máquinas y EEG para salud mental." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/167749.

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Abstract:
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Matemático
La ciencia de los datos y el aprendizaje de máquinas son un conjunto de técnicas y herramientas que han permitido gran desarrollo en diversas áreas de la técnica y las ciencias naturales. Las técnicas utilizadas en general no son necesariamente nuevas, sin embargo, el aumento explosivo en la capacidad de almacenamiento de datos y cómputos han hecho que estas herramientas hayan sido más aplicadas que nunca y su creciente fama puede deberse a la efectividad que tienen. Una de las áreas que se ha visto influenciada por este tipo de aplicaciones es la biomedicina. Un desafío importante en neuropsiquiatría es tener exámenes objetivos que indiquen presencia de trastornos psiquiátricos por sus anormalidades a nivel fisiológico. Se han realizado diversos esfuerzos en esta línea, muchos con buenos resultados, aunque esto todavía no se emplea a nivel clínico. En la presente memoria se evalúa la capacidad discriminativa de las mediciones de electroencefalografías para diferenciar poblaciones clasificadas previamente por expertos. Este trabajo busca ahondar en esta línea, mostrando que no sólo es posible para adultos, sino que también para niños y adolescentes. Junto a esto, se estudia el caso de la diferenciación utilizando grabaciones realizadas con un sistema de adquisición de bajo costo. Para responder a estas interrogantes se diseña una metodología basada en ciencia de los datos y aprendizaje de máquinas para evaluar la capacidad de discriminación del EEG en reposo en trastornos psiquiátricos relacionados con la esquizofrenia. Se conducen dos experimentos, el primero con grabaciones de EEG clínico de adolescentes rusos sin tratamiento farmacológico, con síntomas asociados a esquizofrenia y sin síntomas; y el segundo con grabaciones de EEG tomadas con un hardware comercial de bajo costo a adultos chilenos en tratamiento farmacológico diagnosticados con esquizofrenia u otro trastorno psiquiátrico. Esta discriminación se plantea como un problema de clasificación. La evaluación se realiza a través de un test estadístico de diferencia de medianas no paramétrico a los puntajes asignados por los clasificadores. Los resultados muestran que los clasificadores diferencian a ambas poblaciones de adolescentes con una significancia estadística del 0.1% con todos los métodos estudiados, se determinan además familias de características relevantes. El segundo caso logra una diferenciación con una significancia estadística del 5% para uno de los métodos empleados. Se estima que esto se puede mejorar con más datos, ajuste de los parámetros de los métodos y con la toma de datos de más datos.
CMM Conicyt PIA AFB170001
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Gómez, Padilla David Ignacio. "Mejoramiento de la clasificación funcional de enzimas usando aprendizaje de máquinas." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/148595.

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Abstract:
Ingeniero Civil Eléctrico
Los avances tecnológicos han permitido secuenciar el ADN de un organismo de manera mucho más accesible que en el pasado. Esto ha generado grandes volúmenes de información; en particular, de los principales productos génicos, las proteínas. Sin embargo, solo se ha logrado asignar funcionalidad a una centésima parte de las proteínas disponibles, ya que ello se realiza de forma experimental, lo cual es muy laborioso y lento. Es por ello que se han desarrollado un gran número de métodos computacionales que buscan predecir la funcionalidad de las proteínas. Dentro de ellos, BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ha sido el más usado, el cual asigna funcionalidad basándose en la noción de homología: proteínas con secuencias aminoacídicas similares tendrían funciones similares. Sin embargo se ha visto que proteínas con secuencias muy distintas pueden tener la misma funcionalidad, y variaciones en la secuencia de una proteína pueden tener grandes impactos en su función. Debido a las limitaciones de la inferencia de funcionalidad basado en homología, numerosos acercamientos basados en aprendizaje de máquinas han sido propuestos como alternativas. CAFA (Critical Assesment of Functional Annotation) es una competencia que busca evaluar las distintas alternativas que han surgido. Este desafío ha arrojado que no existe un método que sobrepase claramente a los demás, además de probar que si bien las alternativas propuestas sobrepasan el rendimiento de BLAST, este último aún sigue teniendo efectividad. En el presente trabajo se propone BLAST-KNN: un algoritmo que ensambla técnicas de aprendizaje de máquinas junto a BLAST para mejorar el proceso de clasificación funcional en enzimas, un subconjunto de las proteínas, utilizando la nomenclatura de los números EC (Enzyme Commission) como etiquetas. De esta manera se aprovecha la efectividad de BLAST y se intentan corregir aquellas clases en que este no tiene un rendimiento perfecto. Se incorpora el uso del programa InterProScan como extractor de características para representar las proteínas, lo que entrega la ventaja de tener información basada no solo en homología. Se seleccionan las características más relevantes usando técnicas de teoría de la información. Usando los datos disponible en SwissProt que cuentan con sus cuatro dígitos EC asignados, se logran mejorar 835 clases en términos del puntaje F1 obtenido solo por BLAST, lo que representa el 55.48% de las clases en que BLAST no tiene un rendimiento perfecto. Además, se muestra un predominio de BLAST-KNN frente a BLAST al evaluar clases con más de un número EC asignado, mejorando el 60.3% de los casos. Por otro lado, se valida PANTHER, CDD y los descriptores propios de InterPro (IPR) como fuente importante de información al momento de predecir números EC a nuevas enzimas. Las limitantes del algoritmo propuesto están en la poca información por clase disponible, teniendo una distribución no uniforme en el número de muestras por etiquetas, lo que fuerza a utilizar algoritmos simples para clasificar. Se propone mejorar la representación de las enzimas incorporando nuevas características, así como extender el clasificador a uno que considere enzimas que no tengan los cuatro dígitos EC asignados.
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Conicyt 11150107
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Mandrilli, Escudero Paula Alejandra. "Predicción de precipitación en Mendoza y Buenos Aires mediante técnicas de aprendizaje de máquinas." Bachelor's thesis, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2018. http://bdigital.uncu.edu.ar/14016.

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Abstract:
En el presente trabajo se estudian dos modelos de Aprendizaje de Máquinas (AM) para evaluar sus desempeños en la predicción de ocurrencia de precipitación en la ciudad de Mendoza y en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) eninvierno y en verano. En primer lugar, analizamos las características espacio-temporal de los datos meteorológicos (precipitación acumulada en tres horas y estado de la atmósfera cada seis horas) correspondientes a un período de quince años (2000 a 2014 inclusive), buscando aquellos con mayor influencia en la formación de la precipitación, facilitando la identificación del patrón que determina la precipitación mediante los modelos Regresión Logística (RL) y Red Neuronal Artificial (RNA). En segundo lugar, se aprenden los modelos mediante técnicas de AM y los evaluamos según métricas de tasa de aciertos y falsos negativos y de tiempos de ejecución al comparar las predicciones con las estimaciones de precipitación mediante información satelital. Luego, contrastamos la capacidad de predicción de dichos modelos con la del modelo Weather Research and Forecasting Model (WRF) aplicados al año 2011.
Fil: Mandrilli Escudero, Paula Alejandra. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.
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Chapoñan, Mori José Mercedes. "Nuevas Tecnologías en máquinas Industriales de confección textil: plan de acción." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/11401.

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Abstract:
El presente plan de acción es una propuesta de solución a la problemática presentada en el manejo de nuevas tecnologías en maquinas industriales modernas por los docentes del área de confecciones a partir de una investigación educativa mediada por el acompañamiento formativo y por lo tanto el objetivo general es fortalecer las capacidades de los docentes en el conocimiento de nuevas tecnologías y sus objetivos específicos son a) capacitación docente b) realizar monitoreo y acompañamiento pedagógico c) difundir la identidad del cetpro y el marco teórico e que se sustenta la alternativa comprende los enfoques critico reflexivo, cognitivo y socio cultural expuestos en el programa de diplomatura de especialización en gestión escolar y segunda especialidad dirigida a directores y sub directores de instituciones educativas públicas. Así como refiere el diseño curricular básico de educación técnico productiva. la técnica de la observación ,descripción, y evaluación de mi practica así como de los estudiantes darán cuenta de cómo va marchando el proceso y serán los instrumentos que permitirán el analis, la reflexión y la teorización para poder integrar la practica con la teoría. Y de esta manera fortalecer el desempeño pedagógico de los docentes y de los estudiantes desarrollando sus capacidades socio afectivas.
Trabajo académico
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Marinkovic, Gómez Andrés Segundo. "Aplicación de Técnicas de Aprendizaje de Máquinas para la Detección de Husos Sigma en Señales de Sueño." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/104414.

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Abstract:
El estudio de señales de sueño es de gran importancia para evaluar la calidad del sueño de los individuos y para investigar las funciones que éste realiza. En ese sentido, resulta interesante desarrollar métodos automáticos que analicen las señales de sueño, ya que en la actualidad dicho análisis es desarrollado generalmente por un experto, lo que resulta tedioso, debido a la longitud de los registros. Dentro del análisis que se puede realizar a las señales de sueño, está la detección de husos sigma (HS), que corresponden a un patrón particular que aparece en el electro encéfalo grama durante las fases 2, 3 y 4 de estado conocido como sueño quieto. El principal objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema capaz de detectar automáticamente candidatos de HS en señales de sueño. Se desea que el sistema sea comparable con la salida de los módulos 1 y 2 de un sistema implementado por Leonardo Causa en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, los cuales utilizan la potencia espectral de tres bandas de frecuencia, la transformada de Hilbert-Huang, la descomposición modal empírica y criterios difusos para llevar a cabo la detección. El sistema planteado en este trabajo utiliza una novedosa herramienta llamada gráficos de recurrencia. Dicha herramienta permite construir, a partir de un trozo de la señal del sueño, un gráfico en dos dimensiones, el cual describe la periodicidad de dicho trozo. Luego, mediante mediciones a este gráfico, es posible extraer características numéricas que describen ciertas propiedades de aquel trozo de la señal. Además de las características deducidas del gráfico se agregan otras, obtenidas directamente del segmento de señal y relacionadas con otros atributos de los HS, como su duración y magnitud. Todos estos atributos se combinan mediante una red neuronal, la cual determina si el trozo sobre el cual se calcularon los atributos corresponde o no a un huso sigma. Así, se plantea el problema de detección de HS como un problema de clasificación. Se dividen los datos en tres conjuntos: entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento y validación es utilizado en principio para desarrollar el método planteado, determinado cuáles de sus variantes entregan mejores resultados. Posteriormente, los parámetros de este sistema se ajustan utilizando los mismos conjuntos de validación y entrenamiento, evaluando el desempeño del sistema frente a diferentes combinaciones de parámetros. Luego, estos mismos conjuntos de entrenamiento y validación son utilizados para entrenar el modelo. Posteriormente se utiliza el conjunto de prueba para comparar el desempeño del sistema implementado en este trabajo con el desempeño de los módulos 1 y 2 del sistema original. Los resultados sobre el conjunto de prueba, el cual incluye cuatro pacientes, muestran un desempeño similar entre ambos sistemas. El sistema planteado obtiene una tasa de verdaderos positivos (TPR) de 80,8% y una tasa de falsas detecciones (FDR) de 81,9%. El sistema original obtiene una TPR de 79,5% y una FDR de 85,7%. Se observa que una sección en la mitad de la curva ROC (acrónimo de Receiver Operator Characteristic), calculada para el sistema implementado, es estrictamente mejor que los módulos 1 y 2 del sistema original, para los datos utilizados. Es posible que un híbrido de ambos métodos de origen a un método de mejor desempeño, ya que la información aportada por cada método parece ser complementaria. Se define, por ende, un método apropiado de detección de HS. Algunas de las características introducidas por este método resultan bastante adecuadas para este problema, por lo que podrían ser usadas y mejoradas en futuras investigaciones.
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Centeno, Leguía James. "Máquina de aprendizaje híbrido para el diagnóstico temprano de cáncer de mama." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2015. https://hdl.handle.net/20.500.12672/8834.

Full text
Abstract:
Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño.
Trabajo de suficiencia profesional
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San, Martín Silva Gabriel Antonio. "Modelo para identificación de modos de falla de máquinas en base a variational Auto-Encoders." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/151666.

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Abstract:
Ingeniero Civil Mecánico
Dentro del campo de la ingeniería mecánica, una de las áreas que más crecimiento ha mostrado en los últimos años es la de la gestión de activos físicos y confiabilidad. Junto con la capacidad de construir máquinas y sistemas más complejos, el problema de la detección temprana de fallas en elementos mecánicos se vuelve de suma importancia. Al mismo tiempo, el incremento en la disponibilidad de tecnología sensitoria ha dado a los ingenieros la capacidad de medir una gran cantidad de variables operacionales, como por ejemplo presión, temperatura o emisiones acústicas, a frecuencias de muestreo altísimas. Es ese aspecto, se vuelve un desafío en sí mismo el poder procesar esa cantidad de datos de una manera eficiente, con tal de extrar información útil a partir de ellos. Una metodología para enfrentar este problema es el desarrollo de técnicas de reducción de dimensionalidad, las cuales, si son implementadas de forma correcta, pueden generar una mejor representación de los datos con el fin de mejorar el diagnóstico posterior de los modos de falla presentes. La motivación principal de este trabajo de título es la necesidad de desarrollar modelos confiables para el diagnóstico de modos de falla en elementos mecánicos utilizando técnicas de Aprendizaje de Máquinas. Estos modelos pueden resultar en grandes beneficios para los sectores industriales, tanto en términos de ahorros monetarios como seguridad operacional. El principal objetivo de esta tesis es desarrollar modelos para el diagnóstico de fallas en elementos mecánicos basados en una reducción de dimensionalidad usando un Auto Encoder Variacional (VAE), y luego evaluar y comparar los resultados obtenidos con un modelo similar que usa Análisis de Componentes Principales (PCA) como método de reducción de dimensionalidad y un tercer modelo que no genera una reducción. La metodología usada para este trabajo consiste principalmente de cinco etapas. Primero, una revisión del estado del arte respecto a metodologías existentes para el diagnóstico de fallas es desarrollada. Luego, la adquisición y preprocesamiento de datos operacionales que serán utilizados para entrenar y evaluar los modelos desarrollados. Tercero, el modelo que usa PCA y el modelo que no realiza reducción de dimensionalidad es implementado. Cuarto, el modelo que utiliza VAE es desarrollado e implementado. Por último, el modelo que usa VAE es comparado con los otros dos modelos para extraer conclusiones sobre su aplicabilidad. La principal conclusión de este trabajo es que el modelo que utiliza VAE es mejor en el diagnóstico de modos de falla que el que utiliza PCA para situaciones donde la cantidad de datos etiquetados es escasa, o para los casos cuando una reducción de dimensionalidad muy drástica es requerida. Tambien, el modelo que utiliza VAE casi siempre presenta mejores resultados que el modelo que no genera reducción en los datos, mostrando la importancia de reducir la dimensionalidad de los datos previo a una operación de diagnóstico o clasificación.
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Ramírez, Castillo Jorge Armando. "Activación de una máquina automática de cocción de granos de maíz mediante una interfaz cerebro-computador que detecta caídas de rendimiento cognitivo en estudiantes durante sesiones de aprendizaje buscando brindar descansos saludables." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12404/20410.

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Abstract:
En la actualidad, se ha vuelto común que los estudiantes realicen actividades académicas durante largas horas sin tomar descansos, lo que los lleva a agotarse mentalmente y mermar su capacidad para aprender de manera efectiva. Debido a los cortos tiempos que tienen disponibles para prepararse algún alimento nutritivo, adquieren hábitos erróneos de alimentación en su día a día, comprometiendo a la vez su aprendizaje. Por esta razón, resulta importante conocer los momentos en que el rendimiento cognitivo es deficiente, para así dejar de realizar una actividad académica y tomar un descanso saludable, teniendo un periodo de desconexión total. El presente trabajo, propone entonces el diseño de una máquina automática de cocción de granos de maíz basada en un sistema de aire caliente, la cual opera sin requerir la supervisión del usuario; y su sistema de activación mediante una Interfaz cerebro-computador (BCI), la cual detecta el momento previo a un bajo rendimiento cognitivo durante sesiones de estudio para brindar un descanso saludable mediante la preparación de un alimento nutritivo de tal manera que el usuario pasará a recoger el alimento una vez que esté listo, dependiendo si se detecta un bajo rendimiento cognitivo o no. Para evaluar el desempeño cognitivo de las personas y realizar la activación de la máquina, se consideró el desarrollo de un método para evaluar las tendencias de tres estados mentales: atención, fatiga mental y estrés como los más representativos, en diferentes conjuntos de datos, el primero en experimentos en simuladores de manejo monótonos, y el segundo grabado con el dispositivo EEG g.Nautilus Pro durante sesiones de estudio específicamente para validar el método propuesto. Durante los primeros cinco minutos, que corresponden al periodo de calibración, se calculó un baseline, que permita re-referenciar los estados mentales asociados a dicha sesión, antes de aplicar un conjunto de reglas para enviar la señal de advertencia al usuario y producir la activación e indicándole cuando se haya terminado con el proceso de preparación para que se levante a recoger el alimento y descansar. Los resultados obtenidos para 62 sesiones dentro de un simulador de manejo monótono, cuya duración promedio por sesión fue de 78.5 22.4 minutos, y con un momento de detección promedio a los 35.3 18.9 minutos; y para 3 sesiones de estudio, con una duración promedio por sesión de 27.5 5 minutos y con un tiempo de detección promedio de 11.5 2.2 confirman la evidencia de que las actividades que demandan una carga cognitiva no pueden realizarse en periodos prolongados, ya que el rendimiento cognitivo no es constante, por lo que brindar un descanso para desconectarse resulta importante para recuperarse y volver con motivación para continuar con la actividad.
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Vergara, Correa Ismael Alfonso. "Obtención de un Clasificador Optimo para la Evaluación de la Calidad de Modelos Tridimensionales de Proteínas." Tesis, Universidad de Chile, 2008. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103015.

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Abstract:
Uno de los problemas esenciales en la predicción computacional de la estructura tridimensional de proteínas corresponde a la evaluación de la calidad de un modelo proteico generado computacionalmente, esto es, clasificar cada modelo proteico en correcto o incorrecto. Este problema toma especial importancia cuando los modelos son generados por software automatizados a gran escala. La mayoría de los métodos existentes para la evaluación de los modelos proteicos están basados en variables únicas que actúan como los clasificadores. La variable consistente en la energía libre total del sistema es aquella de mejor rendimiento cuando se le compara a otras variables o atributos del modelo proteico. Sin embargo, clasificadores multivariables basados en una serie de propiedades físicas, geométricas y estadísticas pueden mostrar un rendimiento significativamente mayor con respecto a los clasificadores de una variable, sobre todo para los casos más difíciles que corresponden a proteínas pequeñas y cuyo modelo obtenido computacionalmente es incompleto. En el presente trabajo de tesis, se calcularon un total de 31 variables sobre un conjunto de modelos proteicos correctos e incorrectos generados con la técnica de modelado comparativo. Estas variables corresponden a propiedades del alineamiento secuenciaestructura entre la secuencia a modelar y la estructura molde, propiedades del modelo proteico generado, propiedades de la región del molde efectivamente utilizada para generar el modelo, y propiedades del molde completo utilizado para generar el modelo proteico. El conjunto de datos se dividió en conjuntos de entrenamiento, validación y de prueba. Se aplicaron distintos métodos de ranking, selección y extracción de variables para filtrar redundancia y maximizar la relevancia de las variables con respecto a la clase respuesta. Luego, se aplicaron diferentes algoritmos de aprendizaje tales como redes bayesianas, máquinas de vectores de soporte, perceptrón multicapa y algoritmos genéticos con el fin de obtener clasificadores multivariables para el problema de la clasificación de un modelo en correcto e incorrecto. El rendimiento de cada clasificador multivariable, así como el rendimiento de cada variable única utilizada como clasificador, fue comparado con el rendimiento de los otros clasificadores con el fin de declarar a uno de ellos como aquél óptimo para el problema de la evaluación de la calidad de modelos proteicos generados computacionalmente. El clasificador óptimo obtenido en este trabajo, generado con el algoritmo de aprendizaje de máquinas de vectores de soporte, presenta un aumento en el rendimiento de un 13% con respecto a los mejores clasificadores univariables.
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Books on the topic "Aprendizaje de máquinas"

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Nicoletti, Maria do Carmo. Tópicos de aprendizado de máquina e técnicas subjacentes. Editora CRV, 2018. http://dx.doi.org/10.24824/978854442716.3.

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Innovación Docente y Calidad Institucional : Jornadas de Innovación Docente e Investigación Educativa UZ, Zaragoza, 5 y 6 de septiembre de 2019. Universidad de Zaragoza, 2021. http://dx.doi.org/10.26754/uz.978-84-09-29715-3.

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Abstract:
Índice de Contenidos Aplicación de metodologías activas I 9 Estrategias de gamificación, y aprendizaje entre pares, para la adquisición de competencias 13 Herramientas para la gestión de los recursos digitales en los procesos de enseñanza-aprendizaje 28 Gamificación de la Cristalografía mediante la App XtereO 40 Educación Visual y Plástica comprometida con el entorno próximo 49 Experiencias de coordinación entre el profesorado 67 Diseño de actividades multidisciplinares de Ciencias de la Naturaleza y Matemáticas 71 Evaluación del aprendizaje 99 Impacto del Concurso de Cristalización en la Escuela en Aragón en el profesorado participante. 103 ¿Influye el género en la evaluación entre iguales? 113 Acciones de integración y orientación de estudiantes 133 Competencias digitales para estudiantes de la Universidad de Zaragoza 158 La organización emocional del aula en la gestión de la actividad docente 164 La motivación como herramienta para mejorar la tasa de aprobados en la asignatura de Contabilidad Financiera II. 20 Gamificación a través de diferentes aplicaciones como innovación docente en el grado de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte 33 Utilización de vídeos y cuestionarios para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de conocimientos requeridos en la asignatura “Criterios de diseño de máquinas” 58 Acercando a los estudiantes de magisterio una experiencia colaborativa realizada en Educación Primaria 78 La formación de los futuros maestros desde un modelo interdisciplinar para las enseñanzas de Lengua Castellana y LIJ. 88 Evaluación de necesidades y seguimiento del aprendizaje en competencias de comunicación académica en inglés a través de un focus group en ADEi 121 Percepción de los estudiantes de los grados de la Facultad de Economía y Empresa sobre el uso y utilidad de las tutorías 137 Integración de los estudiantes de ADE en el mercado laboral a través del programa de prácticas y actividades externas. 148 Promoviendo la reflexión entre docentes acerca delas bases fundamentales sobre las que construirla ciudadanía digital 171 Estudio de opinión de los alumnos del Grado en Medicina sobre las limitaciones éticas de la ciencia 179 Percepción social de la ciencia por los alumnos del Grado en Medicina 185 La dirección de Trabajos Fin de Grado (TFG) en el marco de las nuevas modalidades de educación universitaria a distancia: algunas claves metodológicas para su adecuada ejecución 191 Experiencia piloto para mejorar las competencias de trabajo en equipo y comunicación oral en asignaturas de ingeniería 198 Otras metodologías activas II. 207 Metodologías activas basadas en juegos de razonamiento para fomentar el aprendizaje 211 El dispositivo móvil en el aula, ¿herramienta educativa o distracción? 217 Mejora de la adquisición de competencias a través del modelo de aula inversa 224 El customer journey map en la formación de la empatía y la innovación 232 La gamificación en el aula para la mejora de la participación del alumno en el estudio de la asignatura de Esplacnología. 239 Los cuestionarios Moodle como una herramienta para mejorar la calidad de la docencia y fomentar el aprendizaje en el aula universitaria 246 Un canal de YouTube como mecanismo de adquisición de competencias transversales 251 Arte y reciclaje en los entornos educativos (Trash art) 260 Didáctica con la gamificación y el videojuego mediante una intervención multidisciplinar para estudiantes del Grado de Maestro 270 YouTube como repositorio de vídeos docentes de apoyo a la docencia 278 Aplicación de Metodologías Activas III 287 Combinación de la Técnica Just in Time Teaching y los Serious Games con el enfoque pedagógico Flipped Learning en Educación Superior 291 Aprendizaje de lenguas para la inclusión social 303 Gamificación y role playing en la enseñanza de Derecho Procesal Penal, intervención de la Persona Jurídica y cumplimiento normativo 310 Integrando diferentes aplicaciones TIC en la docencia universitaria: uso de Screencast-o-matic, Canva y Pocket 317 Evaluación del uso de diferentes TIC en la docencia universitaria: grupo MultiFlipTech 323 Experiencias de mejora de la calidad de las titulaciones 335 Coordinación de agentes y mejora de los instrumentos de evaluación de las prácticas escolares: selección de las dimensiones a calificar 339 Enseñanza a distancia en el grado en Gestión y Administración Pública 345 Selección y rendimiento de los estudiantes en la asignatura Organización y Gestión Interna 356
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Carut, Silvia, María Grazia Mainero, and Graciela Sequeira, eds. La máquina de escribir. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2019. http://dx.doi.org/10.35537/10915/79535.

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Abstract:
La alfabetización en la escritura académica es un trabajo intelectual complejo cuya enseñanza se aborda en este manual. De acuerdo con los lineamientos del enfoque comunicativo, se asigna al alumno un rol activo en su proceso de formación y se estimula la reflexión sobre los aprendizajes con el propósito de incrementar su competencia comunicativa. Se proponen tareas comunicativas, ejercitación, modelos de actuación, cuadros de normativa y actividades de resolución “en línea”, con instancias de autoevaluación. Como los destinatarios de este libro son alumnos de 1° a 6° año, las actividades diseñadas presentan diferentes grados de complejidad. Si bien este manual está pensado como recurso didáctico específico para el área de Lengua y Literatura, consideramos que puede ser también un material valioso de trabajo y consulta para el resto de las disciplinas escolares.
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Peixoto, Fabiano Hartmann, and Eduardo Dib Maximiniano Junqueira. Relatório Técnico Conclusivo - Projeto Mandamus: Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento de Aprendizagem de Máquina para criação da Central Inteligente de Mandados. Fabiano Hartmann Peixoto, 2021. http://dx.doi.org/10.29327/530651.

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de Almeida, Sérgio Neri, and José Helvécio Martins. Análise e otimização do processo de predição de demanda de peças de reposição com ênfase na demanda intermitente. Brazilian Journals Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.35587/brj.ed.0000955.

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Abstract:
O planejamento tem sido um fator de sucesso em muitos segmentos de negócios e está cada vez mais sendo aprimorado e assumindo maior importância nas organizações. Não é diferente no setor de manutenção cuja necessidade de implementação se torna ainda mais evidente, já que requer recursos significativos das empresas. No caso do recurso "peças de reposição", o planejamento envolve principalmente a predição de demanda, usualmente procurando um prognóstico de evento que ocorrerá no futuro com base em dados passados. Quando executado adequadamente, o planejamento pode otimizar o estoque, obtendo o nível de serviço necessário e minimizando a falta ou excesso de peças. Para um grande número de itens, nos quais o monitoramento preditivo de todas as partes é impraticável, um processo usado é a análise de séries temporais históricas com técnicas econométricas e estatísticas. No entanto, uma questão recorrente é que, devido à característica de muitos itens de reposição, sua demanda é intermitente, com muitos intervalos sem consumo intercalados com a demanda real. Essa característica aumenta a incerteza da predição, juntamente com outras incertezas, como a obsolescência de peças e mudanças nos cenários interno e externo das empresas. Para propor melhorias nesse processo, este livro procurou analisar a demanda por peças de reposição, principalmente intermitente, de uma empresa do setor de manutenção de usinas de mineração. Foram aplicados métodos de predição descritos na literatura, tanto os convencionais quanto os mais recentes, e os recursos de otimização de parâmetros presentes no algoritmo de uma rotina computacional específica disponível na plataforma R-Studio. De acordo com os métodos de estimação e otimização utilizados, foram encontradas indicações do benefício dessas técnicas, conforme as medidas de erro utilizadas. Para pesquisas futuras, sugere-se uma associação com o aprendizado de máquina, que é uma área dedicada ao desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados e contribui para o processo de modelagem e predição.
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Book chapters on the topic "Aprendizaje de máquinas"

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Carvalho, V. O., L. A. Neves, M. F. de Godoy, R. D. Moreira, A. R. Moriel, and L. O. Murta Junior. "Aprendizado de Máquina Simbólico e Técnicas Fractais Para Caracterizar Rejeição em Biópsia Miocárdica." In V Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB 2011 May 16-21, 2011, Habana, Cuba, 272–75. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21198-0_70.

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Soares, Lucas de Oliveira, Luiz Alberto Pinto, and Diego Assereuy Lobão. "UMA ABORDAGEM BASEADA EM APRENDIZADO DE MÁQUINA E DESCRITORES ESTATÍSTICOS PARA O DIAGNÓSTICO DE FALHAS EM ROLAMENTOS DE MÁQUINAS ROTATIVAS." In Engenharia Elétrica: O Mundo sob Perspectivas Avançadas, 402–14. Atena Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.13821130528.

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da Silva, Daniel, Artur Ziviani, and Fabio Porto. "Aprendizado de máquina e inferência em Grafos de Conhecimento." In Tópicos em Gerenciamento de Dados e Informações: Minicursos do SBBD 2019, 93–122. SBC, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/sbc.6251.1.4.

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Oliveira, Renan Romão, Regimar Francisco dos Santos, Glaucilene Ferreira Catroli, and Fábio Andrijauskas. "AMBIENTE DE APRENDIZADO PARA ESTUDO DE MÁQUINAS VIRTUAIS EM SISTEMA EMBARCADO." In Engenharia Moderna: Soluções para Problemas da Sociedade e da Indústria 2, 47–57. Atena Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.9982113045.

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5

Pereira, Amanda Lucas, Lizandra Silva Sá, and Luiz Alberto Pinto. "DIAGNÓSTICO DE ARRITMIAS CARDÍACAS APLICANDO TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA." In Impactos das Tecnologias na Engenharia Biomédica, 32–42. Atena Editora, 2019. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.3702017014.

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Silva Júnior, Ricardo Roberto Carlos da, and Hilário Tomaz Alves de Oliveira. "IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE PERFIS DE MOTORISTAS USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA." In Sistemas de Informação e Aplicações Computacionais, 48–59. Atena Editora, 2020. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.1702018085.

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7

Ricciardi Correa Lopes, Tiago, and Barbara Elisa Dapper. "Projeto de criação de identidade visual para o ambiente virtual de aprendizagem da UNISINOS." In A educação em tempos da revolução das máquinas, 170–99. Pimenta Cultural, 2018. http://dx.doi.org/10.31560/pimentacultural/2018.778.166-199.

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Ricciardi Correa Lopes, Tiago, and Barbara Elisa Dapper. "Projeto de criação de identidade visual para o ambiente virtual de aprendizagem da UNISINOS." In A educação em tempos da revolução das máquinas, 170–203. Pimenta Cultural, 2018. http://dx.doi.org/10.31560/pimentacultural/2018.778.170-203.

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Barbosa, Lucas, and Leone de Jesus. "Como as Máquinas Enxergam? Um apanhado teórico e prático sobre Visão Computacional aplicada a problemas cotidianos utilizando Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial." In Minicursos da XX Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 7–29. SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sbc.7062.7.1.

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10

Alves, Marcelo Arraché, Daniel Xie Wang, Viter Magalhaes Pinto, Henrique Pereira Borges, and Elisandra Hernandes da Fonseca. "A classificação automática de minerais utilizando técnicas de aprendizado de máquina." In Engenharia no Século XXI – Volume 13. Editora Poisson, 2020. http://dx.doi.org/10.36229/978-85-7042-235-4.cap.20.

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Conference papers on the topic "Aprendizaje de máquinas"

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Blázquez, Francisco, and Carlos A. Platero. "Autoaprendizaje en materia de Máquinas Eléctricas." In Aprendizaje, Innovación y Cooperación como impulsores del cambio metodológico. Actas del V Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación. Zaragoza: Servicio de Publicaciones Universidad, 2019. http://dx.doi.org/10.26754/cinaic.2019.0099.

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Llácer Iglesias, Rosa, Estíbaliz Fernández de Velasco, and Francisco Javier Martínez Solano. "Balance de resultados en la aplicación de metodologías activas de aprendizaje en la asignatura de Máquinas Hidráulicas (Grado de Ingeniería en Tecnologías Industriales)." In IN-RED 2018: IV Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica València, 2018. http://dx.doi.org/10.4995/inred2018.2018.8757.

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Abstract:
Transcurridos tres años desde la aplicación por primera vez de metodologías activas de aprendizaje en las prácticas de la asignatura Máquinas Hidráulicas, el balance global se considera muy positivo. La modificación progresiva de materiales y métodos con el fin de reforzar aspectos que se consideran clave, tales como la toma de conciencia por parte del alumnado del cambio de metodología y la obtención de retroalimentación específica sobre la docencia inversa han contribuido notablemente a la mejora de resultados en su aplicación. La introducción además de recursos adicionales, como la gamificación también han tenido una repercusión positiva. Los resultados obtenidos y las sucesivas modificaciones y mejoras introducidas desde entonces, permiten extraer conclusiones de una forma más general y por tanto, probablemente extensibles a otras asignaturas, en muy diferentes áreas de conocimiento. Palabras clave: prácticas de laboratorio; docencia inversa; gamificación; aprendizaje autónomo
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Sánchez Caballero, Samuel, S. Montava-Jorda, M. A. Selles, and A. V. Martínez. "Implementación de las tareas semanales mediante la plataforma PoliformaT para la mejora de resultados en el aprendizaje por proyectos." In IN-RED 2019: V Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/inred2019.2019.10424.

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Abstract:
En el presente trabajo se presentan tanto la iniciativa como los resultados de la misma en innovación docente, la cual consistí­a en la realización de ejercicios o pruebas semanales auto evaluables a través de la plataforma PoliformaT de la UPV, en las prácticas de la asignatura Teorí­a y Diseño de Máquinas para reforzar y afianzar conceptos. El resultado de la implantación de esta iniciativa ha sido positiva por varios aspectos: el primero de ellos ha sido el conseguir mejorar los resultados de las calificaciones en los proyectos de las prácticas en su primer año de implantación y el segundo por obtener una relación directa entre la nota media conseguida de estos ejercicios con la nota de los proyectos.
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Montava-Jorda, Sergi, Samuel Sánchez Caballero, Miguel Ángel Sellés Cantó, Antonio Vicente Martinez Sanz, and Vicente Colomer Romero. "Implantación de la Docencia Inversa en las prácticas de la asignatura “Teoría y Diseño de Máquinas”." In IN-RED 2020: VI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2020. http://dx.doi.org/10.4995/inred2020.2020.12022.

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Abstract:
En el presente trabajo se presentan tanto la iniciativa como los resultados de la puesta en marcha de la docencia inversa en las prácticas de la asignatura Teoría y Diseño de Máquinas impartida en el 3º curso del Grado de Ingeniería Mecánica. Desde el curso académico 2014-2015 la UPV se está impulsando la implantación de esta metodología con el objetivo de mejorar el aprendizaje por parte de los alumnos y este ha sido la principal finalidad de este trabajo. Este tipo de metodología supone una mayor implicación y compromiso tanto de los profesores como de los alumnos debiendo adoptar estos últimos un rol más activo y participativo. El resultado de la implantación de esta iniciativa ha sido positiva por parte del profesorado dado que a pesar de haber tenido que haber dedicar una dedicación extra para la elaboración del material que la metodología exigía los resultados académicos han mejorado, aunque por parte del alumnado la sensación no ha sido tan buena puesto que la mayoría ha visto una carga de trabajo excesiva además de las dificultades que implican los cambios de metodologías.
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Llácer Iglesias, Rosa, and F. Javier Martínez-Solano. "Experiencia en la aplicación de la docencia inversa para el aprendizaje de la asignatura de Máquinas Hidráulicas (Grado de Ingeniería en Tecnologías Industriales)." In In-Red 2016 - Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red de la Universitat Politècnica de València. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/inred2016.2016.4288.

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Abstract:
En este trabajo se presentan los resultados de la puesta en práctica de metodología basada en los principios de la docencia inversa. En concreto, la experiencia se ha aplicado a las prácticas de laboratorio de la asignatura de Máquinas Hidráulicas impartida en el 4º curso del Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, haciéndola extensible a todos los alumnos matriculados de la asignatura. El alcance de la docencia inversa planteada abarca tanto la temática específica de la asignatura como otras temáticas transversales como es el caso de la formación en seguridad y prevención de riesgos laborales. Como conclusiones extraídas de la experiencia destaca una mejora en los resultados académicos con respecto a los del curso anterior, si bien también se han observado áreas de mejora.
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Horta, Euler Guimarães, and Antônio Pádua Braga. "Aplicação de Máquinas de Aprendizado Extremo ao Problema de Aprendizado Ativo." In 11. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. SBIC, 2016. http://dx.doi.org/10.21528/cbic2013-069.

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Olimpio, Victor, André Nascimento, Aline Paes, and Daniel De Oliveira. "WorkflowSim4RL: Aprendizado por Reforço Aplicado ao Escalonamento de Workflows Científicos em Nuvens." In XVII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2018. http://dx.doi.org/10.5753/wperformance.2018.3318.

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Abstract:
Ambientes de Nuvem são amplamente utilizados para a execução de experimentos científicos modelados como workflows. Muitos Sistemas de Gerência de Workflows Científicos (SGWfC) oferecem apoio a execuções na nuvem. Em geral, esses SGWfCs possuem um escalonador de atividades que segue um modelo de custo bem definido. Um problema de se criar modelos de custos para escalonar workflows na nuvem é que precisamos modelar manualmente grande parte das características do ambiente. Entretanto, eventos como migração de máquinas virtuais ou flutuações de desempenho não são facilmente modelados. De forma a gerar um escalonamento sem a necessidade de modelar todas as características do ambiente de antemão, esse artigo propõe um simulador chamado WorkflowSim4RL que utiliza técnicas de Aprendizado por Reforço (AR - da área de aprendizado de máquina) para descobrir como melhor escalonar as ativações do workflow. Por meio do AR o escalonador não necessita conhecer todas as características do ambiente e do workflow sendo executado. Experimentos com traces de workflows reais mostraram a viabilidade da proposta.
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Rego, Richard Caio, and Raul Nunes. "Filtro de Bloom como Ferramenta de Apoio a Detectores de Ataques Web baseados em Aprendizagem de Máquina." In Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Sociedade Brasileira de Computação, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/sbseg.2019.13964.

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Abstract:
Ataques contra aplicações da Web implicam em prejuízos sociais e financeiros. Os sistemas de detecção atuais que utilizam técnicas de aprendizagem de máquina não são escaláveis o suficiente para lidar com grandes volumes de dados. O Filtro de Bloom é uma estrutura de dados aleatória simples e eficiente que permite testar se um determinado elemento pertence a um conjunto de forma probabilística. Neste artigo aplicou-se o Filtro de Bloom combinado com sete técnicas de aprendizagem de máquina comumente utilizadas em detectores de anomalias para ataques web. Os resultados demonstram que o uso do filtro como primeiro estágio do mecanismo de detecção de anomalias reduz tanto o tempo médio quanto o tempo total de detecção em todas as técnicas. Os resultados também demonstram que o filtro pode auxiliar inclusive a incrementar a acurácia e a precisão, se adotada a otimização proposta na configuração do Filtro de Bloom para redução de falsos negativos. Palavras-chave: Filtro de Bloom, Ataques web, Sistemas de Detecção de Intrusão, Aprendizado de Máquina.
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Acioli, Patrick, and José Maria P. Menezes Jr. "Prognósticos de Resultados de Futebol Utilizando Aprendizagem de Máquinas." In ANAIS DO 14º SIMPóSIO BRASILEIRO DE AUTOMAçãO INTELIGENTE. Galoa, 2019. http://dx.doi.org/10.17648/sbai-2019-111601.

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T. Cordeiro Ottoni, Lara, André Luiz C. Ottoni, Marcos S. de Oliveira, and Erivelton G. Nepomuceno. "AutoRL-TSP: Sistema de Aprendizado por Reforço Automatizado para o Problema do Caixeiro Viajante." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1658.

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Abstract:
O AutoML (Aprendizado de Máquina Automatizado) tem como objetivo desenvolver técnicas para automatizar todo o processo de aprendizagem de máquina, de forma a obter um sistema que se adeque as condições do problema. Nesse sentido, um dos aspectos relevantes de sistemas de AutoML é a definição das configurações iniciais da simulação, que podem influenciar consideravelmente no resultado final do aprendizado. No entanto, a literatura carece de trabalhos que apresentem métodos de AutoML para aplicações de Aprendizado por Reforço (AR) em problemas de otimização combinatória. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é propor um sistema de AR Automatizado (AutoRL-TSP) para ajuste automático de parâmetros do AR para aplicação no Problema do Caixeiro Viajante. Para isso, são apresentados os módulos do AutoRL-TSP: sistema de AR, base de conhecimento, estruturas de otimização e recomendação. Os resultados apresentam os \textit{rankings} de recomendação de parâmetros de acordo com a instância (TSPLIB) e o método de otimização simulado. Em geral, ao adotar a base de conhecimento e o algoritmo Variable Neighborhood Search, o AutoRL-TSP alcançou os melhores resultados.
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