Machine learning of neuroimaging for assisted diagnosis of cognitive impairment and dementia: A systematic review

pp. 519-535Los métodos avanzados de aprendizaje automático pueden ayudar a identificar el riesgo de demencia de la neuroimagen, pero su precisión hasta la fecha no está clara. Revisamos sistemáticamente la literatura, desde 2006 hasta finales de 2016, para los estudios de aprendizaje automático que diferencian el envejecimiento saludable de la demencia de varios tipos, evaluamos la calidad del estudio y comparamos la precisión en diferentes límites de enfermedades. De los 111 estudios relevantes, la mayoría evaluó la enfermedad de Alzheimer en comparación con los controles sanos, utilizando datos de la Iniciativa de neuroimagen AD, máquinas de vectores de soporte y solo secuencias ponderadas en T1. La precisión fue más alta para diferenciar la enfermedad de Alzheimer de los controles sanos y pobre para diferenciar los controles sanos versus deterioro cognitivo leve versus enfermedad de Alzheimer o conversores de deterioro cognitivo leve versus no conversores. La precisión aumentó con los tipos de datos combinados, pero no con la fuente de datos, el tamaño de la muestra o el método de aprendizaje automático. El aprendizaje automático todavía no distingue categorías de enfermedades clínicamente relevantes. Los conjuntos de datos más diversos, las combinaciones de diferentes tipos de datos y la estrecha integración clínica del aprendizaje automático ayudarían a avanzar en este campo.S

Economic regimes identification using machine learning technics

43 páginas.Trabajo de Máster en Economía, Finanzas y Computación. Director: Dr. José Manuel Bravo Caro. Economic conditions over long time periods can be distinguished by regimes. Regime identification has been object of numerous investigations in economics and financial modeling for years. Recently, new machine learning technics such as decision trees, support vector machines and neural networks, among others, followed by alternative datasets and cheap computational processing power became available, allowing for alternative ways to model complex economic relationships. In the present work, we develop a supervised machine learning classifier using Random Forest technic to identify economic regimes using the S&P 500 stock market index series.Las condiciones económicas durante largos períodos de tiempo pueden distinguirse por regímenes. La identificación del régimen ha sido objeto de numerosas investigaciones en economía y modelos financieros durante años. Recientemente, se pusieron a disposición nuevas técnicas de aprendizaje automático, como árboles de decisión, máquinas de suporte vectorial y redes neuronales, entre otras, seguidas de conjuntos de datos alternativos y una capacidad de procesamiento computacional barata, que permite formas alternativas de modelar relaciones económicas complejas. En el presente trabajo, desarrollamos un clasificador de aprendizaje automático supervisado utilizando la técnica de Random Forest para identificar regímenes económicos utilizando la serie del índices de mercado S&P 500

Aprendizaje automático

En este libro se introducen los conceptos básicos en una de las ramas más estudiadas actualmente dentro de la inteligencia artificial: el aprendizaje automático. Se estudian temas como el aprendizaje inductivo, el razonamiento analógico, el aprendizaje basado en explicaciones, las redes neuronales, los algoritmos genéticos, el razonamiento basado en casos o las aproximaciones teóricas al aprendizaje automático

Application of machine learning techniques to weather forecasting

84 p.El pronóstico del tiempo es, incluso hoy en día, una actividad realizada principalmente por humanos. Si bien las simulaciones por computadora desempeñan un papel importante en el modelado del estado y la evolución de la atmósfera, faltan metodologías para automatizar la interpretación de la información generada por estos modelos. Esta tesis doctoral explora el uso de metodologías de aprendizaje automático para resolver problemas específicos en meteorología y haciendo especial énfasis en la exploración de metodologías para mejorar la precisión de los modelos numéricos de predicción del tiempo. El trabajo presentado en este manuscrito comprende dos enfoques diferentes a la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a problemas de predicción meteorológica. En la primera parte, las metodologías clásicas, como la regresión multivariada no paramétrica y los árboles binarios, se utilizan para realizar regresiones en datos meteorológicos. Esta primera parte, está centrada particularmente en el pronóstico del viento, cuya naturaleza circular crea desafíos interesantes para los algoritmos clásicos de aprendizaje automático. La segunda parte de esta tesis explora el análisis de los datos meteorológicos como un problema de predicción estructurado genérico utilizando redes neuronales profundas. Las redes neuronales, como las redes convolucionales y recurrentes, proporcionan un método para capturar la estructura espacial y temporal inherente en los modelos de predicción del tiempo. Esta parte explora el potencial de las redes neuronales convolucionales profundas para resolver problemas difíciles en meteorología, como el modelado de la precipitación a partir de campos de modelos numéricos básicos. La investigación que sustenta esta tesis sirve como un ejemplo de cómo la colaboración entre las comunidades de aprendizaje automático y meteorología puede resultar mutuamente beneficiosa y conducir a avances en ambas disciplinas. Los modelos de pronóstico del tiempo y los datos de observación representan ejemplos únicos de conjuntos de datos grandes (petabytes), estructurados y de alta calidad, que la comunidad de aprendizaje automático exige para desarrollar la próxima generación de algoritmos escalables

Aplicaciones en Economía del Aprendizaje Automático

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, leída el 06-05-2022This Thesis examines problems in economics from a Machine Learning perspective. Emphasisis given on the interpretability of Machine Learning algorithms as opposed to blackbox predictions models. Chapter 1 provides an overview of the terminology and Machine Learning methods used throughout this Thesis. This chapter aims to build a roadmap from simple decision tree models to more advanced ensemble boosted algorithms. Other Machine Learning models are also explained. A discussion of the advances in Machine Learning in economics is also provided along with some of the pitfalls that Machine Learning faces. Moreover, an example of how Shapley values from coalition game theory are used to help infer inference from the Machine Learning models' predictions. Chapter 2 analyses the problem of bankruptcy prediction in the Spanish economy and how Machine Learning, not only provides more predictive accuracy, but can also provide adierent interpretation of the results that traditional econometric models cannot. Several financial ratios are constructed and passed to a series of Machine Learning algorithms. Case studies are provided which may aid in better decision-making from financial institutions. A section containing supplementary material based on further analysis is also provided...Este Tesis examina problemas en economía desde la perspectiva de Aprendizaje Mecánico. Se hace hincapié en la interpretabilidad de los algoritmos de Aprendizaje Mecánico en lugar de modelos de predicción de black-box. Capítulo 1 Proporciona el resumen de la terminología y los métodos de Aprendizaje Mecánico utilizados a lo largo de esta tesis. El objetivo de este capítulo es construir la trayectoria desde un simple árbol de decisión hasta algoritmos impulsados por conjuntos más avanzados. También se explican otros modelos de Machine Learning. Asimismo, se proporciona una discusión de los avances en el Aprendizaje Mecánico en economía junto con algunos de los escollos que enfrenta el aprendizaje automático. Además, un ejemplo sobre cómo se utilizan los valores de Shapley de coalición de teoría de juegos y muestran cómo se puede tomar inferencia de los modelos de predicción. Capítulo 2 Analiza el problema de la predicción de quiebra en la economía española y cómo Aprendizaje Mecánico, no sólo proporciona una mayor precisión predictiva, sino que también puede proporcionar una interpretación diferente de los resultados en la que los modelos econométricos tradicionales no pueden. Se construyen una serie de ratios financieros y se pasan a una serie de algoritmos de Aprendizaje Mecánico. Se proporcionan estudios de casos que pueden ayudar a mejorar la toma de decisiones por parte de las instituciones financieras. También se proporciona una sección que contiene material complementario basado en un análisis más detallado...Fac. de Ciencias Económicas y EmpresarialesTRUEunpu

Introduction: Data Mining

La minería de datos es un campo multidisciplinario que combina estadísticas, aprendizaje automático, inteligencia artificial y tecnología de bases de datos

Utilización de técnicas de Inteligencia Artificial en la clasificación de canales bovinas

En esta comunicación se presenta una aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial en la industria alimentaria. Se ha desarrollado una metodología de representación de la conformación de canales bovinas, sintetizándose el conocimiento de los expertos mediante herramientas de Aprendizaje Automático. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de utilizar clasificadores automáticos, que son capaces de realizar su tarea de manera eficaz con una reducción importante del número de atributos inicial. Este trabajo abre un amplio abanico de posibilidades de aplicación del Aprendizaje Automático en la industria de la alimentació

Simulación en UE4 para realizar aprendizaje automático

Si se le preguntara a cualquier entendido qué avances tecnológicos darán forma a nuestro futuro, la mayoría por no decir todos, mencionarían los coches autónomos. Pero para que esta tecnología se popularice se debe minimizar al máximo el margen de error. Aquí es donde entran los algoritmos de machine learning, que consisten en entrenar software usando los datos apropiados para obtener el resultado esperado. Estos algoritmos requieren un proceso de aprendizaje, los cuales requieren a su vez entornos simulados. En este proyecto se creará todo el framework que se necesita para poder simular un algoritmo machine learning aplicado a la conducción autónoma.If we ask any professional working in the computer research fields what kinds of technological advancements will shape our future, most of them, if not all of them, would probably mention self-driving cars. But to launch this technology to the If we ask any professional working in the computer research fields what kinds of technological advancements will shape our future, most of them, if not all of them, would probably mention self-driving cars. But to launch this technology to theSi se li pregunta a qualsevol expert quins avanços tecnològics donaran forma al nostre futur, la majoria per no dir tots, esmentaran els cotxes autònoms. Però per tal que aquesta tecnologia es popularitzi s'ha de minimitzar al màxim el marge d'error. Aquí es on entren els algorismes d'aprenentatge automàtic, els quals consisteixen en entrenar software utilitzant la data apropiada per a obtenir els resultats desitjats. Aquests algorismes requereixen un progres d'aprenentatge, el qual alhora requereix d'un entorn simulat. En aquest projecte es crearà tot el framework que es necessita per a poder simular un algorisme machine learning aplicat a la conducció autònoma