MaterialesMgranaActiveLearning
De Grupo de Inteligencia Computacional (GIC)
Revisión del 01:41 5 jul 2011 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]
- image retrieval [3], [4],[5], [6], [7]
- video indexing [8]
- webpage clasification y otras [9], biomedical literature on protein-protein interaction [10]
- microarray data [11]
- speech recognition [12]
- network intrusion detection [13]
- entrenamiento de redes neuronales, LVQ [14], probabilistic RBF [15], canonical component analysis CCA [16],
- aproximacion de value function en reinforcement learning [17]
- theoretical computer science [18], con regularizacion adaptativa [19], ensemble with model selection [20], optimal sampling [21], agnostic active learning [22], AUC maximization [23]
- reliability in structural safety [24]