Estudio de métodos de construcción de ensembles de clasificadores y aplicaciones

La inteligencia artificial se dedica a la creación de sistemas informáticos con un comportamiento inteligente. Dentro de este área el aprendizaje computacional estudia la creación de sistemas que aprenden por sí mismos. Un tipo de aprendizaje computacional es el aprendizaje supervisado, en el cual, se le proporcionan al sistema tanto las entradas como la salida esperada y el sistema aprende a partir de estos datos. Un sistema de este tipo se denomina clasificador. En ocasiones ocurre, que en el conjunto de ejemplos que utiliza el sistema para aprender, el número de ejemplos de un tipo es mucho mayor que el número de ejemplos de otro tipo. Cuando esto ocurre se habla de conjuntos desequilibrados. La combinación de varios clasificadores es lo que se denomina "ensemble", y a menudo ofrece mejores resultados que cualquiera de los miembros que lo forman. Una de las claves para el buen funcionamiento de los ensembles es la diversidad. Esta tesis, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de construcción de ensembles, centrados en técnicas de incremento de la diversidad y en los problemas desequilibrados. Adicionalmente, se aplican estas técnicas a la solución de varias problemas industriales.Ministerio de Economía y Competitividad, proyecto TIN-2011-2404

Challenges in data-based geospatial modeling for environmental research and practice

With the rise of electronic data, particularly Earth observation data, data-based geospatial modelling using machine learning (ML) has gained popularity in environmental research. Accurate geospatial predictions are vital for domain research based on ecosystem monitoring and quality assessment and for policy-making and action planning, considering effective management of natural resources. The accuracy and computation speed of ML has generally proved efficient. However, many questions have yet to be addressed to obtain precise and reproducible results suitable for further use in both research and practice. A better understanding of the ML concepts applicable to geospatial problems enhances the development of data science tools providing transparent information crucial for making decisions on global challenges such as biosphere degradation and climate change. This survey reviews common nuances in geospatial modelling, such as imbalanced data, spatial autocorrelation, prediction errors, model generalisation, domain specificity, and uncertainty estimation. We provide an overview of techniques and popular programming tools to overcome or account for the challenges. We also discuss prospects for geospatial Artificial Intelligence in environmental applications

Computational Methods for Medical and Cyber Security

Over the past decade, computational methods, including machine learning (ML) and deep learning (DL), have been exponentially growing in their development of solutions in various domains, especially medicine, cybersecurity, finance, and education. While these applications of machine learning algorithms have been proven beneficial in various fields, many shortcomings have also been highlighted, such as the lack of benchmark datasets, the inability to learn from small datasets, the cost of architecture, adversarial attacks, and imbalanced datasets. On the other hand, new and emerging algorithms, such as deep learning, one-shot learning, continuous learning, and generative adversarial networks, have successfully solved various tasks in these fields. Therefore, applying these new methods to life-critical missions is crucial, as is measuring these less-traditional algorithms' success when used in these fields

Artificial Intelligence and Cognitive Computing

Artificial intelligence (AI) is a subject garnering increasing attention in both academia and the industry today. The understanding is that AI-enhanced methods and techniques create a variety of opportunities related to improving basic and advanced business functions, including production processes, logistics, financial management and others. As this collection demonstrates, AI-enhanced tools and methods tend to offer more precise results in the fields of engineering, financial accounting, tourism, air-pollution management and many more. The objective of this collection is to bring these topics together to offer the reader a useful primer on how AI-enhanced tools and applications can be of use in today’s world. In the context of the frequently fearful, skeptical and emotion-laden debates on AI and its value added, this volume promotes a positive perspective on AI and its impact on society. AI is a part of a broader ecosystem of sophisticated tools, techniques and technologies, and therefore, it is not immune to developments in that ecosystem. It is thus imperative that inter- and multidisciplinary research on AI and its ecosystem is encouraged. This collection contributes to that

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u.a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: Ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 39