SISTEMAS INTELIGENTES Y MINERÍA DE DATOS
Teses dirixidas (9) Teses que dirixiron as persoas membros do grupo
2023
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Constrained Clustering: Taxonomy, New Optimization Models, and Hybridizations with Singular Problems of Machine Learning
González Almagro, Germán
Dirixida por SALVADOR GARCÍA LÓPEZ y JOSÉ RAMÓN CANO DE AMO
2022
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Mejoras en tratamiento de problemas de clasificación con modelos basados en autoencoders
Charte Luque, Francisco David
Dirixida por FRANCISCO CHARTE OJEDA
2021
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Pre-procesamiento de datos para aprendizaje de Distribución de Etiquetas
González López, Manuel
Dirixida por SALVADOR GARCÍA LÓPEZ y JOSÉ RAMÓN CANO DE AMO
2020
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Modelos descriptivos basados en aprendizaje supervisado para el tratamiento de big data y flujos continuos de datos
GARCÍA VICO, ÁNGEL MIGUEL
Dirixida por CRISTÓBAL JOSÉ CARMONA DEL JESÚS y PEDRO GONZÁLEZ GARCÍA
2019
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Redes de arquitectura profunda y ensembles para el tratamiento de la alta dimensionalidad y el desbalanceo en aprendizaje supervisado
Pulgar Rubio, Francisco Javier
Dirixida por MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ y FRANCISCO CHARTE OJEDA
2017
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Modelos híbridos de aprendizaje basados en instancias y reglas para clasificación monotónica
GARCÍA FERNÁNDEZ, JAVIER
Dirixida por JOSÉ RAMÓN CANO DE AMO y SALVADOR GARCÍA LÓPEZ
2015
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Nuevos métodos híbridos de computación flexible para clasificación multietiqueta
Charte Ojeda, Francisco
Dirixida por ANTONIO JESÚS RIVERA RIVAS y MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ
2011
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Sistemas evolutivos difusos para la obtencion de modelos descriptivos mediante aprendizaje supervisado
CARMONA DEL JESUS, CRISTOBAL JOSE
Dirixida por PEDRO GONZÁLEZ GARCÍA y MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ
2010
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Metodos hibridos evolutivos cooperativos-competitivos para el diseño de redes de funciones de base radial
Pérez Godoy, María Dolores
Dirixida por MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ y ANTONIO JESÚS RIVERA RIVAS