Aprendizaje no supervisado combinando autoencoders y agrupamiento (Record no. 57914)
[ view plain ]
000 -CABECERA | |
---|---|
campo de control de longitud fija | 02467naa a2200241 a 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | AR-LpUFIB |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20250311170531.0 |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 230201s2023 xx o 000 0 spa d |
024 8# - Otro identificador estandar | |
Número estándar o código | DIF-M8879 |
-- | 9105 |
-- | DIF008142 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
Centro catalogador/agencia de origen | AR-LpUFIB |
Lengua de catalogación | spa |
Centro/agencia transcriptor | AR-LpUFIB |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Cochella, Lucas |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Aprendizaje no supervisado combinando autoencoders y agrupamiento |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | 1 archivo (398,2 kB) |
500 ## - NOTA GENERAL | |
Nota general | Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca) |
520 ## - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | Las técnicas de agrupamiento son las más utilizadas a la hora de resolver tareas descriptivas. Su entrenamiento no supervisado requiere del uso de alguna medida de distancia para identificar similitudes entre los datos disponibles. La cantidad de características utilizadas suele tener un impacto directo en la calidad del agrupamiento por lo que contar con una representación adecuada de los datos es de sumo interés. Un área de investigación reciente en el aprendizaje no supervisado es la combinación del aprendizaje de representación con redes neuronales profundas y la agrupación de datos. Este artículo presenta una línea de investigación relacionada con el estudio, diseño e implementación de un modelo que combine autoencoders con distintas técnicas de agrupamiento para analizar datos estructurados con alta dimensionalidad. Si bien los autoencoders han demostrado ser efectivos para aprender representaciones adecuadas a la hora de procesar imágenes, aún quedan aspectos por resolver cuando se trata de trabajar con datos estructurados. El ámbito de aplicación son los datos académicos de los estudiantes de la Universidad Central del Ecuador entre 2018 y 2022. Estos datos pueden contener información valiosa sobre el desempeño y la evolución de los estudiantes, así como posibles casos de error, fraude o corrupción que afecten a la calidad educativa. El agrupamiento basado en la representación aprendida puede ayudar a identificar estos casos, así como a descubrir patrones y tendencias que permitan mejorar el sistema educativo. |
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL | |
Encabezamiento principal del original | Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (29no : 2023 : Luján, Argentina) |
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO |
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO | |
Término no controlado | autoencoders |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Lanzarini, Laura Cristina |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Jimbo Santana, Patricia |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164875">http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164875</a> |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Capítulo de libro |
Estado de retiro | Estado de pérdida | Estado dañado | Disponibilidad | Colección | Biblioteca permanente | Biblioteca actual | Fecha de adquisición | Total de préstamos | Signatura topográfica completa | Fecha visto por última vez | Identificador Uniforme del Recurso | Precio válido a partir de | Tipo de ítem Koha |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
No corresponde | Biblioteca digital | Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca de la Facultad de Informática | 11/03/2025 | A1360 | 11/03/2025 | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2767 | 11/03/2025 | Capítulo de libro |