“Librería en C++ para procesos gaussianos de múltiple salida”

Los procesos Gaussianos, son como su nombre lo indica, una generalización de la distribución Gaussiana (normal), y una de sus principales características es su capacidad de describir las propiedades de funciones, mas aún si se necesitaran las propiedades de una función, teniendo en cuenta solo un número finito de puntos, la inferencia Gaussiana responderá con la misma respuesta si se ignoran los (infinitos) otros puntos, como si se hubieran tenido todos en cuenta. Este tipo de ideas ya se han considerado anteriormente, de hecho muchos problemas de Machine Learning se han llegado a modelar como un tipo de proceso Gaussiano “restringido”, debido precisamente a sus ventajas a nivel Computaciónal, sin embargo estos procesos son, tal vez no tan conocidos como deberían, Rasmussen ha sido uno de los grandes autores en esta área, habiendo publicado gran cantidad de artículos y un libro al respecto, y ha sido él quien ha desencadenado de nuevo interés en el área, y uno de los interesados ha sido Neil Lawrence, quien ha trabajado con Procesos Gaussianos, para el denominado Modelo de Variable Latente (Modelo estadístico en el que se relacionan Variables Manifiestas o “visibles” con variables latentes o “invisibles”) para procesos gaussianos

Clasificación de eventos sísmicos empleando procesos gaussianos

La clasificación de señales sísmicas es de crucial importancia para el descubrimiento de posibles interacciones entre movimientos telúricos volcánicos y procesos volcánicos per se. En este artículo, se presenta la aplicación de procesos gaussianos para la clasificación de eventos sísmicos registrados en el volcán Nevado del Ruíz. Las señales se caracterizan usando los coeficientes de un modelo autoregresivo, empleado para estimar la densidad espectral de potencia. La función de distribución predictiva para la clasificación se aproxima mediante el método de Laplace. El desempeño obtenido es mayor que el de una red neuronal artificial, clasificador utilizado tradicionalmente para resolver esta tarea.Seismic signals classification is important by itself in order to discover factual interactions between volcanic earthquakes and volcanic processes. In this paper, it is presented the application of Gaussian processes for seismic events classification registered at Nevado del Ruiz volcano. Feature extraction is accomplished using the coefficients of an autoregressive model, employed for the estimation of the power spectral density. The predictive distribution for classification is approximated using the Laplace method. Obtained performance is higher than the one obtained with an artificial neural network, the state of the art classifier for this kind of task

Comparación de técnicas de clasificación de múltiples anotadores para la valoración automática de la calidad de voz

Actualmente se han hecho más comunes los problemas que afectan la voz. La medicina ha desarrollado técnicas que evalúan la calidad de voz, con el propósito de detectar patologías asociadas al aparato fonador, específicamente aquellas que afectan las cuerdas vocales. Entre las técnicas desarrolladas se identifican principalmente dos enfoques: el análisis acústico y el análisis perceptivo. Estas técnicas presentan algunos inconvenientes: para el análisis acústico se debe contar con las etiquetas verdad as para definir los patrones de comparación, por otro lado el análisis perceptivo presenta subjetividad en las valoraciones. Estos problemas pueden ser minimizados usando técnicas de aprendizaje supervisado con múltiples anotaciones. En este sentido, se expone el desarrollo de un sistema de valoración automática de la calidad de voz bajo el protocolo GRBAS y basado en técnicas de aprendizaje de máquina para múltiples anotadores. En la etapa de aprendizaje automático para múltiples anotadores, se comparan dos tipos de técnicas, una de ellas basada en Procesos Gaussianos [1], la otra se basa en un modelo de Regresión Logística Multiclase que tiene en cuenta la sensibilidad y especificidad de cada anotador [2]. Las señales de voz se caracterizan usando los coeficientes cepstrales en la escala de frecuencias Mel. La comparación de las técnicas de clasificación nombradas se efectúa en términos de precisión y de las curvas ROC. Los resultados muestran que el clasificador con mejor desempeño para tareas de valoración de la calidad de voz es aquel basado en Procesos Gaussianos, el cual obtuvo un AUC promedio de 0,59 mientras que el clasificador basado en regresión logística multiclase alcanzó un AUC promedio de 0,55. Además los resultados de los experimentos indican que el clasificador de múltiples anotadores basado en Procesos Gaussianos obtuvo mejor rendimiento que los clasificadores típicos que usan “majority voting” para calcular la etiqueta verdadera a partir de las anotaciones

Análisis de imágenes de resonancia magnética funcional del cerebro humano mediante procesos gaussianos

En este proyecto se estudia el uso de procesos gaussianos como una alternativa a los métodos basados en SPM para la generación de mapas de actividad cerebral a partir de secuencias de resonancia magnética funcional. Los tests que se han llevado a cabo consisten en la estimación de estímulos en experimentos monosujeto y multisujeto en fMRI. Las gráficas muestran que los valores de los mapas β producidos por el método GP son similares a las estimaciones del método SPM, que consisten en mapas de t de Student. A la vista de los resultados se puede afirmar que es posible establecer una metodología alternativa a las técnicas actuales de SPM obteniendo resultados competitivos. Las líneas sobre las que se basarían trabajos futuros consistirían en el estudio de modelos alternativos para el ruido, que pueden ser iguales a los usados en SPM. También se podrían establecer métodos de umbralización de los mapas basándose en la estimación de los intervalos de confianza de los resultados.Ingeniería Técnica en Sistemas de Telecomunicació

Procesos generalizados de Wishart no estacionarios para la interpolación de campos tensoriales en imágenes de resonancia magnética de difusión

Las imágenes de resonancia magnética de difusión (dMRI), son una técnica de imágenes médicas, que permiten estudiar de forma no invasiva estructuras internas de organismos biológicos. Las dMRI describen la difusión de las moléculas de agua alojadas al interior de este tipo de organismos, proporcionando información sobre su composición y distribución geométrica. La difusión es cuantificada en un pequeño elemento volumétrico (vóxel) a través de un tensor de segundo orden, representado matemáticamente como una matriz 3 _ 3 simétrica definida positiva (SPD), D 2 R3_3. Una representación usual de las medidas de difusión son los campos de tensores de difusión o imágenes de tensores de difusión (DTI), los cuales constituyen una colección de tensores relacionados espacialmente. Un inconveniente de las dMRI es su baja resolución espacial, de 1 a 2 mm3 por vóxel. Debido a protocolos clínicos de adquisición y limitaciones tecnológicas de los equipos empleados no es posible obtener imágenes con mejor resolución. Por lo tanto, las imágenes obtenidas no proporcionan suficiente detalle de las estructuras estudiadas, como consecuencia, los procedimientos clínicos derivados carecen de precisión. A pesar de que la comunidad científica ha desarrollado diferentes metodologías para mejorar la resolución espacial de este tipo de estudios, existen aún casos en donde los resultados no son satisfactorios, particularmente, DTI donde las propiedades (forma, tamaño y orientación) de los tensores evolucionan sobre el espacio a través de transiciones abruptas

Predicción del avalúo catastral de los predios urbanos en la ciudad de Pereira mediante aprendizaje de máquina

El propósito de este estudio es desarrollar e implementar un modelo que estime el avalúo catastral de un predio urbano en la ciudad de Pereira mediante técnicas de aprendizaje de máquina. Disponer del avalúo catastral de predios es fundamental para la economía de los municipios con el fin de aplicar el impuesto predial y para los propietarios de los predios para tener información del valor de su patrimonio. Se fortalece la comercialización de los predios de una forma más equitativa en negociaciones entre personas y entre personas y estado. Debe de existir una forma o técnica que le permita dar un valor catastral a los predios, esta se debe poder estandarizar y replicar para ser utilizada donde se necesite. Actualmente este proceso lo realiza el IGAC de una forma manual y poco eficiente que requiere de expertos y toma de muestras del observatorio inmobiliario para definir el valor de las zonas geoeconómicas y el valor de los tipos de edificaciones, el realizar la estimación de forma automática permite que el proceso sea más eficiente y que se pueda realizar en un menor tiempo, lo que reduce costos y permite tener información actualizada más rápidamente. Este medio incluye un mayor número de variables del territorio y sin la necesidad de ajustarse al criterio de las personas haciendo más transparente el proceso de valoración predial. Para lograr este objetivo se realizó una comparación de las principales técnicas de tipo supervisado en el ámbito de aprendizaje automático: procesos gaussianos, máquinas de soporte vectorial, redes neuronales y regresión lineal múltiple. La comparación se realizó mediante validación cruzada anidada. Se tomaron cinco grupos con 80% de la información para entrenamiento y 20% para validación. Finalmente se determinó el mejor algoritmo mediante la comparación de los resultados del error cuadrático medio (ECM), el error absoluto medio (EAM) y el coeficiente de determinación (r2)

Aprendizaje supervisado basado en Procesos Gaussianos

El trabajo ha explorado los elementos principales de la teoría del aprendizaje supervisado basado en procesos Gaussianos. Se ha estudiado la conexión con métodos estadísticos de regularización, tales como la regresión ridge. Se ha analizado la formulación equivalente basada en funciones núcleo.También se han estudiado resultados orientados a proporcionar garantías estadísticas sobre el rendimiento de estos métodos, dentro del marco de aprendizaje PAC Bayesiano. El trabajo se ha completado con una buena cantidad de simulaciones y ejemplos con datos reales.Grado en Matemática

Optimización de hiperparámetros de regresión del proceso gaussiano para predecir problemas financieros

Predicting financial distress has become one of the most important topics of the hour that has swept the accounting and financial field due to its significant correlation with the development of science and technology. The main objective of this paper is to predict financial distress based on the Gaussian Process Regression (GPR) and then compare the results of this model with the results of other deep learning models (SVM, LR, LD, DT, KNN). The analysis is based on a dataset of 352 companies extracted from the Kaggle database. As for predictors, 83 financial ratios were used. The study concluded that the use of GPR achieves very relevant results. Furthermore, it outperformed the rest of the deep learning models and achieved first place equally with the SVM model with a classification accuracy of 81%. The results contribute to the maintenance of the integrated system and the prosperity of the country’s economy, the prediction of the financial distress of companies and thus the potential prevention of disruption of the given system.La predicción de las dificultades financieras se ha convertido en uno de los temas más importantes en el área contable y financiera debido a su correlación significativa con el desarrollo de la ciencia y la tecnología. El objetivo principal de este trabajo es predecir la dificultad financiera con base en la Regresión de Procesos Gaussianos (GPR) y luego comparar los resultados de este modelo con los resultados de otros modelos de aprendizaje profundo (SVM, LR, LD, DT, KNN). El análisis se basa en un conjunto de datos de 352 empresas extraídos de la base de datos de Kaggle. En cuanto a los predictores, se utilizaron 83 ratios financieros. El estudio concluyó que el uso de la GPR logra resultados muy relevantes. Además, superó al resto de los modelos de aprendizaje profundo y logró el primer lugar por igual con el modelo SVM con una precisión de clasificación del 81 %. Los resultados contribuyen al mantenimiento del sistema integrado y a la prosperidad de la economía del país, a la predicción de las dificultades financieras de las empresas y, por lo tanto, a la posible prevención de perturbaciones del sistema en cuestión

Clasificación de eventos sísmicos empleando procesos gaussianos

La clasificación de señales sísmicas es de crucial importancia para el descubrimiento de posibles interacciones entre movimientos telúricos volcánicos y procesos volcánicos per se. En este artículo, se presenta la aplicación de procesos gaussianos para la clasificación de eventos sísmicos registrados en el volcán Nevado del Ruíz. Las señales se caracterizan usando los coeficientes de un modelo autoregresivo, empleado para estimar la densidad espectral de potencia. La función de distribución predictiva para la clasificación se aproxima mediante el método de Laplace. El desempeño obtenido es mayor que el de una red neuronal artificial, clasificador utilizado tradicionalmente para resolver esta tarea

Clasificación de eventos sísmicos empleando procesos gaussianos

La clasificación de señales sísmicas es de crucial importancia para el descubrimiento de posibles interacciones entre movimientos telúricos volcánicos y procesos volcánicos per se. En este artículo, se presenta la aplicación de procesos gaussianos para la clasificación de eventos sísmicos registrados en el volcán Nevado del Ruíz. Las señales se caracterizan usando los coeficientes de un modelo autoregresivo, empleado para estimar la densidad espectral de potencia. La función de distribución predictiva para la clasificación se aproxima mediante el método de Laplace. El desempeño obtenido es mayor que el de una red neuronal artificial, clasificador utilizado tradicionalmente para resolver esta tarea