MaterialesMgranaActiveLearning
De Grupo de Inteligencia Computacional (GIC)
Revisión del 16:58 18 ene 2012 de Manuel.grana (discusión | contribs.)
Active learning [1] es una linea de trabajo de interés actual con aplicaciones a proceso de imagen de percepcion remota o imagen medica. Implica el control sobre los datos usados en el entrenamiento, en el límite implica la interacción con el usuario y es una forma de 'reinforcement learning y de relevance feedback
- adaptación de clasificadores de imagenes remotas [2], survey [3]
- image retrieval [4], [5],[6], [7], [8]
- video indexing [9]
- webpage clasification y otras [10], biomedical literature on protein-protein interaction [11]
- microarray data [12]
- speech recognition [13]
- network intrusion detection [14]
- entrenamiento de redes neuronales, LVQ [15], probabilistic RBF [16], canonical component analysis CCA [17],
- aproximacion de value function en reinforcement learning [18]
- theoretical computer science [19], con regularizacion adaptativa [20], ensemble with model selection [21], optimal sampling [22], agnostic active learning [23], AUC maximization [24]
- reliability in structural safety [25]
