Examinando por Autor "Navarro Almanza, Raúl Ignacio"
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- PublicaciónAprendizaje de ontologías a partir de corpus no estructurados usando técnicas de deep learning(Universidad Autónoma de Baja California Facultad de Ciencias Quimicas e Ingenieria, 2017) Navarro Almanza, Raúl Ignacio; Juárez Ramírez, Reyes J.; Licea Sandoval, GuillermoLas ontologas son artefactos computacionales para representación de conocimiento a traves de clases y relaciones. La construcción de estas bases de conocimiento requiere un gran cantidad de esfuerzo y tiempo debido a la necesidad de expertos del dominio e
- ÍtemModelo de aprendizaje automático interpretable mediante cómputo granular(Universidad Autónoma de Baja California., ) Navarro Almanza, Raúl Ignacio; Sánchez Herrera, Mauricio Alonso; Castro Rodríguez, Juan RamónEl aprendizaje automático interpretable está en tendencia, ya que tiene como objetivo construir un proceso de decisión comprensible para los humanos. Hay dos tipos principales de sistemas de aprendizaje automático: modelos de caja blanca y de caja negra. Los modelos de caja blanca son inherentemente interpretables, pero comúnmente sufren fenómenos de ajuste insuficiente; por otro lado, los modelos de caja negra funcionan bastante bien en una amplia gama de problemas de dominio de aplicación, pero su razonamiento detrás de una decisión es difícil o incluso imposible de entender.