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Una breve introducción al aprendizaje automático
Grupo de Informática de la URJónathan Heras
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¿Quiénes somos?Grupo de Informática de la Universidad de La Rioja:
● 22 investigadores del Dpto. Matemáticas y Computación de la UR● Líneas de investigación:
○ Sistemas de cálculo simbólico○ Algoritmos de Topología Algebraica ○ Verificación formal de algoritmos○ Sistemas distribuidos○ Procesamiento de datos○ Provenance○ Análisis de imagen biomédica○ …
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Colaboración con universidades y empresas● Consorcio Iberus Health-Tech: Big Data y Computación
○ Universidad de Zaragoza○ Universidad de Lleida○ Universidad Pública de Navarra○ Banco Santander
● Colaboraciones estables (nacionales e internacionales)○ Universidad de Zaragoza, Universidad de Sevilla, y Universidad del País Vasco○ Grenoble (Francia), Innsbruck (Austria), Rotterdam (Holanda), Southampton (GB)
● Colaboraciones con empresas locales y nacionales:○ Proyectos ADER, OTRIs, contratos Artículo 83, etc
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Índice de contenidos1. Introducción2. La importancia de los datos3. Tipos de aprendizaje4. Aprendizaje Automático en nuestro grupo
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Índice de contenidos1. Introducción2. La importancia de los datos3. Tipos de aprendizaje4. Aprendizaje Automático en nuestro grupo
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Introducción
Deep Learning
Inteligencia Artificial
Aprendizaje Automático
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¿Qué es la Inteligencia Artificial?La ciencia de hacer máquinas inteligentes [J. McCarthy, 1957]
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¿Qué es el aprendizaje automático?
Rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender sin ser programados de manera explícita [A. Samuel, 1959]
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Aproximación resolución problemas
Programación tradicional:
● Desarrollar programas que resuelvan una tarea
Limitaciones:
● Sólo resuelven problemas ya previstos● Un sistema se considera inteligente si es capaz de observar su entorno y
aprender de él● La inteligencia reside en adaptarse, tener capacidad de integrar nuevo
conocimiento, resolver nuevos problemas, y aprender de los errores
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Aproximación resolución problemas
Aprendizaje automático:
● No modela el aprendizaje humano● Es imposible prever todos los problemas desde el principio● Buscamos dar a los programas la capacidad de adaptarse, es decir de
generalizar, sin tener que ser reprogramados
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¿Qué es el deep learning?● Campo del aprendizaje automático● Redes neuronales profundas● Aprendizaje de múltiples niveles de representación incrementando su
complejidad y abstracción● Necesita grandes cantidades de datos y uso de GPUs
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Índice de contenidos1. Introducción2. La importancia de los datos3. Tipos de aprendizaje4. Aprendizaje Automático en nuestro grupo
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Captura de datos● Primer paso en cualquier aplicación de aprendizaje automático, puede ser
complicado● Capturar instancias que formen nuestro banco de datos (dataset) y anotarlas● Avance de aprendizaje automático gracias a grandes datasets → permiten
generalizar● ¿Volumen de datos? → Cuantos más, mejor● Distribución de las instancias debe ser cercana a la realidad
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Índice de contenidos1. Introducción2. La importancia de los datos3. Tipos de aprendizaje4. Aprendizaje Automático en nuestro grupo
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Aprendizaje supervisado● Entrada:
○ Conjunto de instancias con sus etiquetas asociadas
● Objetivo:○ A partir de conjunto de entrenamiento etiquetado○ Construir modelo capaz de predecir la etiqueta de nuevas instancias
● Distintos tipos:○ Clasificación○ Regresión○ …
● Ejemplos:○ A partir de histórico de pasajeros, predecir número de pasajeros que volarán en navidades○ Dada una imagen de un perro determinar la raza○ A partir de información de una vivienda determinar su precio○ Determinar si un mensaje es spam
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Aprendizaje supervisado. Flujo de trabajo
Collect data
Feature extraction TrainingTrain data
Feature extractionTest data
Model Prediction
(1)
(2)
(2)
(3)
(3)
(4)
(4)
(5)
(5)
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Aprendizaje no supervisado● Entrada: conjunto de instancias● Objetivo: grupos de instancias similares entre ellas, no hay experto que diga
los grupos a buscar● Tipos:
○ Clustering○ Clustering jerárquico○ Reducción de la dimensionalidad
● Ejemplos:○ Agrupar libros por título○ Agrupar imágenes por distribución de colores○ Agrupar palabras por contexto
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Índice de contenidos1. Introducción2. La importancia de los datos3. Tipos de aprendizaje4. Aprendizaje Automático en nuestro grupo
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Nuestro grupoGrupo de Informática de la Universidad de La Rioja:
● 22 investigadores del Dpto. Matemáticas y Computación de la UR● Líneas de investigación:
○ Sistemas de cálculo simbólico○ Algoritmos de Topología Algebraica ○ Verificación formal de algoritmos○ Sistemas distribuidos○ Procesamiento de datos○ Provenance○ Análisis de imagen biomédica○ …
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Comparación de geles de ADNClustering jerárquico
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Lectura de códigos de antibióticos
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Decolorización de hongosProblema biológico: uso de hongos para decolorar tintes
Objetivo: determinar de manera automática el nivel de decoloración de un tinte al cual se le ha inoculado un hongo
Imágenes del grupo de Conservación y Biotecnología Microbiana (Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, México). I.P.s Gerardo Vázquez y Mª Soledad Vázquez.
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Colaboración con IDE Rioja
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Detección de neuronas
G. Mata et al. Automated neuron detection in high-content fluorescence microscopy images using machine learning. 2017. Submitted.
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Una breve introducción al aprendizaje automático
Grupo de Informática de la URJónathan Heras