III Jornadas de Fusión de la Información y ensembles (FINO 2016)

Descripción

Tras la exitosa celebración de las dos ediciones anteriores, celebradas en el marco de las CAEPIA’13 y CAEPIA’15, las III Jornadas de Fusión de la Información y Ensembles pretenden ser un punto de encuentro para todos los investigadores interesados en este campo del aprendizaje automático.

En las jornadas tendrán cabida todos aquellos trabajos de investigación (tanto teóricos como aplicados) que se centren en la combinación de algoritmos de aprendizaje automático para la solución de problemas complejos en todas sus variantes: incluyendo tanto la gestión o combinación de diferentes fuentes de datos, como el análisis múltiple de los mismos o la combinación de hipótesis para la obtención de resultados.

Deseamos que esta sea una oportunidad para la presentación y el intercambio de ideas acerca de esta línea de investigación; tanto de expertos en la misma como de aquellos interesados en acercarse a ella.

Keywords: Ensembles, Fusión, Agregación, Aprendizaje con múltiples vistas


Temas

De forma orientativa se ha compilado un listado de tópicos para la Jornada FINO’16, que incluyen, pero no están limitados, a:

  • Metodologías ensemble, estrategias y técnicas
  • Ensembles homogéneos y heterogéneos
  • Métodos para la construcción de ensembles: Boosting, Random Forest, etc.
  • Ensembles para clasificación, predicción, clustering, selección de características
  • Definiciones y medidas de la diversidad
  • Estrategias y técnicas para la generación de modelos diversos
  • Relaciones entre la diversidad y precisión de los ensembles
  • Estrategias de fusión para decisiones
  • Evaluación del funcionamiento de ensembles y comparación con otras aproximaciones
  • Desarrollo de software de ensembles
  • Aplicaciones de ensembles en problemas reales.
  • Fusión de clasificadores one-class
  • Descomposición de problemas multi-clase: One-vs-One, One-vs-All, ECOC, etc.
  • Ensembles para problemas multi-instacia y multi-etiqueta
  • Ensembles para tratar problemas con ruido, clases no balanceadas y transferencia del aprendizaje
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