Identifying Expert Investors on Financial Microblog via Artificial Neural Networks

In the recent years, thanks to social media platform, a plethora of information has been available to financial investors, that were traditionally dependent from financial institutions advisors. Strategies are now shared among web users, performances of stocks are commented in web communities and hints and suggestions are travelling on the internet with a fast pace, in a way that was unthinkable few years before. Several attempts have been made in the recent past, to predict Market movements and trends from activity of Financial Social Networks participants, and to evaluate if contributions from individuals with high level of expertise distinguish themselves from the rest of crowd. The Present Work is leveraging 6 years of tweets extracted from the financial platform StockTwits.com, deep diving in its content, and proposing a predictive Neural Network algorithm of Multi-Layer Perceptron type, based on features derived from text, social network and sentiment analysis. Users have been classified based on the performance achieved during the training, consistence of their prediction has been verified throughout the time and, finally, a trading strategy has been proposed based on following the top actors. The outcomes highlighted that expert investors are outperforming the wisdom of the crowd, and the trading schema put together generated a return of 38.6%, in 2015, when S&P500 had a slightly negative balance

Weighted Networks: Applications from Power grid construction to crowd control

Since their discovery in the 1950\u27s by Erdos and Renyi, network theory (the study of objects and their associations) has blossomed into a full-fledged branch of mathematics. Due to the network\u27s flexibility, diverse scientific problems can be reformulated as networks and studied using a common set of tools. I define a network G = (V,E) composed of two parts: (i) the set of objects V, called nodes, and (ii) set of relationships (associations) E, called links, that connect objects in V. We can extend the classic network of nodes and links by describing the intensity of these associations with weights. More formally, weighted networks augment the classic network with a function f(e) from links to the real line, uncovering powerful ways to model real-world applications. This thesis studies new ways to construct robust micro powergrids, mine people\u27s perceptions of causality on a social network, and proposes a new way to analyze crowdsourcing all in the context of the weighted network model. The current state of Earth\u27s ecosystem and intensifying climate calls on scientists to find new ways to harvest clean affordable energy. A microgrid, or neighborhood-scale powergrid built using renewable energy sources attached to personal homes, suggest one way to ameliorate this energy crisis. We can study the stability (robustness) of such a small-scale system with weighted networks. A novel use of weighted networks and percolation theory guides the safe and efficient construction of power lines (links, E) connecting a small set of houses (nodes, V) to one another and weights each power line by the distance between houses. This new look at the robustness of microgrid structures calls into question the efficacy of the traditional utility. The next study uses the twitter social network to compare and contrast causal language from everyday conversation. Collecting a set of 1 million tweets, we find a set of words (unigrams), parts of speech, named entities, and sentiment signal the use of informal causal language. Breaking a problem difficult for a computer to solve into many parts and distributing these tasks to a group of humans to solve is called Crowdsourcing. My final project asks volunteers to \u27reply\u27 to questions asked of them and \u27supply\u27 novel questions for others to answer. I model this \u27reply and supply\u27 framework as a dynamic weighted network, proposing new theories about this network\u27s behavior and how to steer it toward worthy goals. This thesis demonstrates novel uses of, enhances the current scientific literature on, and presents novel methodology for, weighted networks

Policy-Based Planning for Robust Robot Navigation

This thesis proposes techniques for constructing and implementing an extensible navigation framework suitable for operating alongside or in place of traditional navigation systems. Robot navigation is only possible when many subsystems work in tandem such as localization and mapping, motion planning, control, and object tracking. Errors in any one of these subsystems can result in the robot failing to accomplish its task, oftentimes requiring human interventions that diminish the benefits theoretically provided by autonomous robotic systems. Our first contribution is Direction Approximation through Random Trials (DART), a method for generating human-followable navigation instructions optimized for followability instead of traditional metrics such as path length. We show how this strategy can be extended to robot navigation planning, allowing the robot to compute the sequence of control policies and switching conditions maximizing the likelihood with which the robot will reach its goal. This technique allows robots to select plans based on reliability in addition to efficiency, avoiding error-prone actions or areas of the environment. We also show how DART can be used to build compact, topological maps of its environments, offering opportunities to scale to larger environments. DART depends on the existence of a set of behaviors and switching conditions describing ways the robot can move through an environment. In the remainder of this thesis, we present methods for learning these behaviors and conditions in indoor environments. To support landmark-based navigation, we show how to train a Convolutional Neural Network (CNN) to distinguish between semantically labeled 2D occupancy grids generated from LIDAR data. By providing the robot the ability to recognize specific classes of places based on human labels, not only do we support transitioning between control laws, but also provide hooks for human-aided instruction and direction. Additionally, we suggest a subset of behaviors that provide DART with a sufficient set of actions to navigate in most indoor environments and introduce a method to learn these behaviors from teleloperated demonstrations. Our method learns a cost function suitable for integration into gradient-based control schemes. This enables the robot to execute behaviors in the absence of global knowledge. We present results demonstrating these behaviors working in several environments with varied structure, indicating that they generalize well to new environments. This work was motivated by the weaknesses and brittleness of many state-of-the-art navigation systems. Reliable navigation is the foundation of any mobile robotic system. It provides access to larger work spaces and enables a wide variety of tasks. Even though navigation systems have continued to improve, catastrophic failures can still occur (e.g. due to an incorrect loop closure) that limit their reliability. Furthermore, as work areas approach the scale of kilometers, constructing and operating on precise localization maps becomes expensive. These limitations prevent large scale deployments of robots outside of controlled settings and laboratory environments. The work presented in this thesis is intended to augment or replace traditional navigation systems to mitigate concerns about scalability and reliability by considering the effects of navigation failures for particular actions. By considering these effects when evaluating the actions to take, our framework can adapt navigation strategies to best take advantage of the capabilities of the robot in a given environment. A natural output of our framework is a topological network of actions and switching conditions, providing compact representations of work areas suitable for fast, scalable planning.PHDComputer Science & EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/144073/1/rgoeddel_1.pd

Exploiting the power of multiplicity: a holistic survey of network-layer multipath

The Internet is inherently a multipath network: For an underlying network with only a single path, connecting various nodes would have been debilitatingly fragile. Unfortunately, traditional Internet technologies have been designed around the restrictive assumption of a single working path between a source and a destination. The lack of native multipath support constrains network performance even as the underlying network is richly connected and has redundant multiple paths. Computer networks can exploit the power of multiplicity, through which a diverse collection of paths is resource pooled as a single resource, to unlock the inherent redundancy of the Internet. This opens up a new vista of opportunities, promising increased throughput (through concurrent usage of multiple paths) and increased reliability and fault tolerance (through the use of multiple paths in backup/redundant arrangements). There are many emerging trends in networking that signify that the Internet's future will be multipath, including the use of multipath technology in data center computing; the ready availability of multiple heterogeneous radio interfaces in wireless (such as Wi-Fi and cellular) in wireless devices; ubiquity of mobile devices that are multihomed with heterogeneous access networks; and the development and standardization of multipath transport protocols such as multipath TCP. The aim of this paper is to provide a comprehensive survey of the literature on network-layer multipath solutions. We will present a detailed investigation of two important design issues, namely, the control plane problem of how to compute and select the routes and the data plane problem of how to split the flow on the computed paths. The main contribution of this paper is a systematic articulation of the main design issues in network-layer multipath routing along with a broad-ranging survey of the vast literature on network-layer multipathing. We also highlight open issues and identify directions for future work

On cross-domain social semantic learning

Approximately 2.4 billion people are now connected to the Internet, generating massive amounts of data through laptops, mobile phones, sensors and other electronic devices or gadgets. Not surprisingly then, ninety percent of the world's digital data was created in the last two years. This massive explosion of data provides tremendous opportunity to study, model and improve conceptual and physical systems from which the data is produced. It also permits scientists to test pre-existing hypotheses in various fields with large scale experimental evidence. Thus, developing computational algorithms that automatically explores this data is the holy grail of the current generation of computer scientists. Making sense of this data algorithmically can be a complex process, specifically due to two reasons. Firstly, the data is generated by different devices, capturing different aspects of information and resides in different web resources/ platforms on the Internet. Therefore, even if two pieces of data bear singular conceptual similarity, their generation, format and domain of existence on the web can make them seem considerably dissimilar. Secondly, since humans are social creatures, the data often possesses inherent but murky correlations, primarily caused by the causal nature of direct or indirect social interactions. This drastically alters what algorithms must now achieve, necessitating intelligent comprehension of the underlying social nature and semantic contexts within the disparate domain data and a quantifiable way of transferring knowledge gained from one domain to another. Finally, the data is often encountered as a stream and not as static pages on the Internet. Therefore, we must learn, and re-learn as the stream propagates. The main objective of this dissertation is to develop learning algorithms that can identify specific patterns in one domain of data which can consequently augment predictive performance in another domain. The research explores existence of specific data domains which can function in synergy with another and more importantly, proposes models to quantify the synergetic information transfer among such domains. We include large-scale data from various domains in our study: social media data from Twitter, multimedia video data from YouTube, video search query data from Bing Videos, Natural Language search queries from the web, Internet resources in form of web logs (blogs) and spatio-temporal social trends from Twitter. Our work presents a series of solutions to address the key challenges in cross-domain learning, particularly in the field of social and semantic data. We propose the concept of bridging media from disparate sources by building a common latent topic space, which represents one of the first attempts toward answering sociological problems using cross-domain (social) media. This allows information transfer between social and non-social domains, fostering real-time socially relevant applications. We also engineer a concept network from the semantic web, called semNet, that can assist in identifying concept relations and modeling information granularity for robust natural language search. Further, by studying spatio-temporal patterns in this data, we can discover categorical concepts that stimulate collective attention within user groups.Includes bibliographical references (pages 210-214)

Searching and ranking in entity-relationship graphs

The Web bears the potential to become the world';s most comprehensive knowledge base. Organizing information from the Web into entity-relationship graph structures could be a first step towards unleashing this potential. In a second step, the inherent semantics of such structures would have to be exploited by expressive search techniques that go beyond today';s keyword search paradigm. In this realm, as a first contribution of this thesis, we present NAGA (Not Another Google Answer), a new semantic search engine. NAGA provides an expressive, graph-based query language that enables queries with entities and relationships. The results are retrieved based on subgraph matching techniques and ranked by means of a statistical ranking model. As a second contribution, we present STAR (Steiner Tree Approximation in Relationship Graphs), an efficient technique for finding "close'; relations (i.e., compact connections) between k(> 2) entities of interest in large entity-relationship graphs. Our third contribution is MING (Mining Informative Graphs). MING is an efficient method for retrieving "informative'; subgraphs for k(> 2) entities of interest from an entity-relationship graph. Intuitively, these would be subgraphs that can explain the relations between the k entities of interest. The knowledge discovery tasks supported by MING have a stronger semantic flavor than the ones supported by STAR. STAR and MING are integrated into the query answering component of the NAGA engine. NAGA itself is a fully implemented prototype system and is part of the YAGONAGA project.Das Web birgt in sich das Potential zur umfangreichsten Wissensbasis der Welt zu werden. Das Organisieren der Information aus dem Web in Entity-Relationship-Graphstrukturen könnte ein erster Schritt sein, um dieses Potential zu entfalten. In einem zweiten Schritt müssten ausdrucksstarke Suchtechniken entwickelt werden, die über das heutige Keyword-basierte Suchparadigma hinausgehen und die inhärente Semantik solcher Strukturen ausnutzen. In diesem Rahmen stellen wir als ersten Beitrag dieser Arbeit NAGA (Not Another Google Answer) vor, eine neue semantische Suchmaschine. NAGA bietet eine ausdrucksstarke, graphbasierte Anfragesprache, die Anfragen mit Entitäten und Relationen ermöglicht. Die Ergebnisse werden durch Subgraph-Matching-Techniken gefunden und mithilfe eines statistischen Modells in eine Rangliste gebracht. Als zweiten Beitrag stellen wir STAR (Steiner Tree Approximation in Relationship Graphs) vor, eine effiziente Technik, um "nahe'; Relationen (d.h. kompakte Verbindungen) zwischen k(> 2) Entitäten in großen Entity-Relationship-Graphen zu finden. Unser dritter Beitrag ist MING (Mining Informative Graphs). MING ist eine effiziente Methode, die das Finden von "informativen'; Subgraphen für k(> 2) Entitäten aus einem Entity-Relationship-Graphen ermöglicht. Dies sind Subgraphen, die die Beziehungen zwischen den k Entitäten erklären können. Im Vergleich zu STAR unterstützt MING Aufgaben der Wissensexploration, die einen stärkeren semantischen Charakter haben. Sowohl STAR als auch MING sind in die Query-Answering-Komponente der NAGA-Suchmaschine integriert. NAGA selbst ist ein vollständig implementiertes Prototypsystem und Teil des YAGO-NAGA-Projekts

Using sentiment and social network analyses to predict opening-movie box-office success

Thesis (M. Eng.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2010.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 59-60).In this thesis, we explore notions of collective intelligence in the form of web metrics, social network analysis and sentiment analysis to predict the box-office income of movies. Successful prediction techniques would be advantageous for those in the movie industry to gauge their likely return and adjust pre- and post-release marketing efforts. Additionally, the approaches in this thesis may also be applied to other markets for prediction as well. We explore several modeling approaches to predict performance on the Hollywood Stock Exchange (HSX) prediction market as well as overall gross income. Some models use only a single movie's data to predict its future success, while other models build from the data of all the movies together. The most successful model presented in this thesis improves on HSX and provides high correlations/low predictive error on both HSX delist prices as well as the final gross income of the movies. We also provide insights for future work to build on this thesis to potentially uncover movies that perform exceptionally poorly or exceptionally well.by Lyric Doshi.M.Eng

Contributions to learning Bayesian network models from weakly supervised data: Application to Assisted Reproductive Technologies and Software Defect Classification

162 p.Las técnicas de análisis de datos permitenextraer información de un conjunto de datos. Hoy en día, con la explosión delas nuevas tecnologías, el enorme volumen de datos que una amplia variedadde dispositivos recogen y almacenan no puede ser procesado por medio de lastécnicas clásicas de análisis de datos. Para afrontar esta tarea, la minería dedatos y el aprendizaje automático son dos campos dentro de la inteligenciaartificial que desarrollan métodos computacionales de análisis de datos queaprovechan la capacidad de procesamiento de los ordenadores modernos.Las técnicas de clasificación supervisada se enmarcan dentro del campodel aprendizaje automático. En un problema de clasificación, existe un conjuntode posibles categorías a una de las cuales se asigna cada uno de los casosdel problema. En este contexto, se entiende por aprendizaje el proceso de inferirel mapeo de casos y categorías que se observa en el problema original apartir de un conjunto de casos de ejemplo. Estas técnicas de clasificación sedicen ¿supervisadas¿ porque dicho conjunto de ejemplos lo forman casos delproblema que han sido previamente asignados, uno a uno, a sus respectivascategorías. De esta manera, las técnicas de clasificación supervisada infierenel mapeo a partir de un conjunto de ejemplos completamente categorizado(o etiquetado) y construyen un clasificador que, dado un nuevo caso del problemaaún sin categorizar, es capaz de predecir su pertenencia a una de lasposibles categorías.En esta tesis se explora el problema de la clasificación supervisada cuandolos ejemplos que se aportan no están completamente categorizados. Elconjunto de trabajos que estudian la posibilidad de aprender un clasificadoren este tipo de escenarios son globalmente conocidos como clasificacióndébilmente supervisada o parcialmente etiquetada. El problema clásico declasificación semi-supervisada, donde sólo un subconjunto de los ejemplos estácategorizado, es uno de los primeros ejemplos de este tipo de problemas.Recientemente, el intento de resolver cada vez problemas de clasificaciónpor medio de técnicas de clasificación supervisada ha hecho patente que laobtención de un conjunto de datos completamente supervisado es con frecuenciaimposible o extremadamente difícil. Ante esta situación, diferentesinvestigadores han propuesto técnicas de clasificación débilmente supervisadaespecíficas que les permiten aprovechar toda la información de supervisiónque han podido recoger para su conjunto de ejemplos. La amplia variedadde restricciones que han impedido a los diferentes investigadores recoger unconjunto de ejemplos totalmente categorizado ha multiplicado el número deproblemas de clasificación débilmente supervisada presentados recientementeen la literatura junto con las soluciones propuestas para resolverlos.Nuestra primera propuesta en esta tesis es precisamente una ordenaciónnovedosa del espectro de problemas de clasificación débilmente supervisada.Se trata de una taxonomía con tres ejes donde cada uno de los cuales representauna característica fundamental a la hora de describir un problema declasificación débilmente supervisada. Todos los problemas se pueden identificarpor el tipo de información parcial de supervisión con que se categorizanlos ejemplos con que se aprende el clasificador. Además, en un segundo eje sediscute y visualiza la existencia de problemas de clasificación que permitenal clasificador, una vez aprendido, aprovechar cierta información parcial desupervisión de los ejemplos que debe predecir. El tercer eje de la taxonomíasepara los diferentes problemas según lo que se entiende en cada casoconcreto por ejemplo y categoría. Esta organización del estado del arte permitedescubrir las similitudes y diferencias entre los diferentes problemas declasificación. Alternativamente, el uso de esta taxonomía permite detectar ycaracterizar áreas por explorar, las cuales podrían representar nuevos problemasque todavía no han sido estudiados en la literatura relacionada.La taxonomía propuesta establece un marco general que cubre los diferentesproblemas estudiados en esta tesis. Hasta cuatro problemas diferentes declasificación débilmente supervisada han sido considerados. Todas nuestraspropuestas para abordarlos se basan en el aprendizaje de modelos de clasificaciónprobabilista, en concreto los clasificadores basados en redes Bayesianas(BNCs, por sus siglas en inglés). Esta familia de clasificadores está basadaen la sólida teoría matemática de las redes Bayesianas y los modelos gráficosprobabilísticos. Nuestras técnicas para aprender este tipo de clasificadoresusando un conjunto de datos débilmente supervisado se basan en una estrategiaiterativa conocida como EM (del inglés, expectation-maximization).Una adaptación de esta estrategia clásica para lidiar con la información parcialde supervisión disponible en cada problema estudiado está en la base delas propuestas metodológicas.Aparte de la taxonomía, esta tesis contiene otros cuatro trabajos de investigaciónnovedosos. Dos de ellos son contribuciones metolodógicas que resuelvensendos problemas de clasificación débilmente supervisada: el aprendizajea partir de proporciones de etiquetas (LLP, por sus siglas en inglés) y elaprendizaje con ejemplos etiquetados por múltiples anotadores (CrL).El problema LLP se caracteriza por un conjunto de ejemplos, el cual noha podido ser categorizado, que se divide en subconjuntos. Para cada subconjunto,la información de supervisión de la que se dispone consiste en laproporción de ejemplos que pertenece a cada una de las categorías (etiquetas)posibles. En nuestro trabajo, se considera el coste del aprendizaje en losdiferentes escenarios de este problema de clasificación. Hasta cuatro versionesde un método basado en la estrategia EM, los cuales tratan la incertidumbreen el etiquetado del problema de diversas maneras, son propuestos. Laestrategia EM permite, iterativamente, aprender un modelo a la vez que sedescubre la imputación idónea para las etiquetas de los ejemplos provistos.La primera versión propuesta imputa la etiqueta más probable (de acuerdocon el modelo actual) para cada ejemplo. Una segunda versión, probabilista,asigna cada ejemplo a cada una de las posibles etiquetas con la probabilidadque el modelo devuelve para esa combinación de ejemplo y categoría. La terceraversión está diseñada para lidiar con los escenarios del problema máscostosos, realizando una imputación probabilista aproximada mediante unproceso MCMC (del inglés Markov Chain Monte Carlo). La última versión,la cual se ha demostrado que es la más eficiente y sin diferencias significativascon respecto a la versión probabilista exacta (2), es una combinación de lasversiones 2 y 3 que sólo lleva a cabo la aproximación MCMC en caso de que elcoste de la imputación exacta supere cierto umbral. Este trabajo incluye unestudio experimental de la estabilidad del método ante escenarios del problemacada vez más costosos, así como una comparativa con dos propuestas delestado del arte, ante las cuales nuestro método muestra un comportamientocompetitivo.En la segunda contribución metodológica estudiamos el problema CrL. Eneste caso, la etiqueta real de cada ejemplo es desconocida, pero se disponede las diferentes categorías propuestas por múltiples anotadores de credi-bilidad cuestionable (los anotadores no siempre anotan la etiqueta real delejemplo en cuestión). En este trabajo, estudiamos la robustez de dos estrategiasbásicas que ofrecen resultados competitivos en escenarios del problemabien informados (los anotadores, abundantes en número, son suficientementecompetentes). Centrado en escenarios poco informados, hemos propuestoun método que aprende clasificadores multidimensionales (a cada ejemplo lecorresponde una categoría simultáneamente en diferentes clasificaciones). Unconjunto de pesos codifica la fiabilidad de cada anotador en cada dimensión oglobalmente. Este conjunto de pesos es actualizado iterativamente usando laestrategia EM mediante una de estas dos posibles configuraciones: de acuerdoa la tasa de acierto del anotador considerando las etiquetas predichas porel modelo recientemente aprendido como las reales, o bien, usando la mediade las probabilidades asignadas por el modelo a cada par caso-categoríasetiquetado por el anotador. Mediante una completa experimentación, la configuracióndel método que obtiene mejores resultados ha sido identificada.Además, se ha testado la capacidad del método propuesto para recuperar lafiabilidad real de cada anotador en entornos simulados y se ha comparado endiferentes escenarios con las estrategias básicas estudiadas.La última parte de la tesis consiste en dos trabajos de investigación aplicados,los cuales nos han permitido testar nuestras propuestas metodológicasen entornos reales. El primero de ellos, un estudio de la aplicación de técnicasde clasificación débilmente supervisada para mejorar la tasa de éxito entratamientos de reproducción asistida, ha sido llevado a cabo en colaboracióncon la Unidad de Reproducción Asistida del Hospital Donostia (Gipuzkoa).En el segundo caso, un problema de clasificación de defectos de software extraídosde la plataforma oficial de seguimiento de errores/fallos del softwareCompendium ha sido abordado desde el punto de vista de un problema CrL.El problema de las tecnologías de reproducción asistida (ARTs, por susiglas en inglés) se trata de un ejemplo claro de clasificación débilmente supervisadadebido a la imposibilidad de monitorizar el proceso completo de lareproducción asistida; concretamente, entre la transferencia del óvulo fecundadohasta su implantación e inicio del proceso de gestación. En realidad, latarea es doble. Por un lado, se afronta la tarea de identificar el tratamientoindividualizado para cada mujer (pareja) que maximiza la probabilidad deembarazo. Asimismo, también se aborda la selección de los embriones másprometedores (obtenidos tras extraer y fecundar los óvulos, y cultivarlos hastala formación de embriones). Ambas tareas adquieren un matiz diferente sise consideran antes o después de la transferencia de los embriones al úterode la paciente ¿es entonces cuando se pierde la capacidad de monitorizarel proceso¿ pues la información de supervisión disponible es diferente. Así,cuatro aproximaciones diferentes han sido usadas para resolver parcialmentediferentes aristas de este problema. La primera, predecir la probabilidad deque un tratamiento acabe en embarazo, se ha modelado mediante un problemade clasificación supervisada clásico. Así, técnicas estándar de aprendizajede BNCs han podido ser utilizadas. La segunda aproximación, predecir la posibilidadde que un embrión se implante (e induzca un embarazo), se modelamediante el problema LLP. La metodología presentada en esta misma tesisha sido usada para abordar este problema. Las dos siguientes aproximacionesson equivalentes a las dos anteriores, pero evitan el proceso de implantaciónmodelando un evento del proceso ART previo a la transferencia. Así, la tercerapredice si un tratamiento se ha configurado de una manera idónea paragestar un embarazo y se modela mediante un problema de aprendizaje conejemplos positivos y no-etiquetados (PU, por sus siglas en inglés). Una metodologíadesarrollada previamente en nuestro grupo de investigación paralidiar con este tipo de problemas ha sido aplicada. Finalmente, la cuartaaproximación, que anticipa si un embrión se desarrollará correctamente, hasido modelada mediante otro problema de clasificación débilmente supervisada:el aprendizaje con proporciones de ejemplos positivos y no-etiquetados(PUP), un problema que combina características de los problemas LLP yPU. Algunos resultados clínicamente relevantes se han derivado del análisisde un conjunto de datos recogido por la citada Unidad durante un períodode 18 meses. El rendimiento de los clasificadores aprendidos para predecirla viabilidad de un ciclo (tratamiento de ARTs) es prometedora. Se ha podidoconstatar experimentalmente que los datos referentes a la estimulacióny otros factores del tratamiento son relevantes a la hora de predecir la implantaciónde un embrión. Sin embargo, el proceso de implantación está lejosde ser completamente entendido. En consonancia, de los resultados obtenidostambién se desprende que los datos recogidos para elegir los embriones atransferir determinan más efectivamente el correcto desarrollo de los embrionesque su implantación en caso de ser transferido. De todas formas, el buendesarrollo del embrión es indiscutiblemente un requisito para que un embrióntransferido al útero de una mujer se implante. Por ello, una ordenación másprecisa de los embriones de acuerdo a su probabilidad de desarrollarse espresentada en este trabajo. Este ordenamiento podría ser asimismo usado enun nuevo criterio de selección de embriones a transferir.Del campo de la ingeniería del software nos llega la segunda aplicaciónpráctica, el estudio de la cual constituye la quinta y última contribución deesta tesis. Un conjunto de ejemplos de defectos del software Compendiumregistrados por los usuarios en su sistema de seguimiento de errores ha sidoobtenido y etiquetado por un grupo de anotadores. El etiquetado de este tipode problemas de ingeniería del software es típicamente una tarea subjetivaque implica numerosas y habituales contradicciones entre diferentes anotadores.Por lo tanto, esta aplicación ha sido modelada como un problema CrL conmúltiples clases (categorías) desbalanceadas (no todas aparecen con la mismafrecuencia) y abordado mediante una adaptación de la metodología propuestaen esta misma tesis para el problema CrL. Ésta es una aproximación alproblema de clasificación de defectos novedosa en la literatura relacionada.Además, la metodología de aprendizaje propuesta anteriormente se ha combinadocon dos técnicas ampliamente utilizadas por la comunidad que intentanlidiar con dos dificultades añadidas que caracterizan a esta aplicación real:por un lado, una estrategia que descompone en subproblemas binarios el problemaoriginal con múltiples clases (conocida como weighted OvO) y, por elotro, una técnica de muestreo que intenta mitigar los efectos del desbalanceode las clases (conocida como SMOTEBoost). Estas técnicas han sido exitosamenteadaptadas al entorno CrL. Las diferentes estrategias consideradas hansido testadas en un completo conjunto de experimentos. Para poder valorarel rendimiento de los modelos aprendidos se implementa una de las estrategiasbásicas más robustas, el voto mayoritario (MV, por sus siglas en inglés).Esta estrategia asigna a cada ejemplo la clase mayoritariamente etiquetadapor el conjunto de anotadores, convirtiendo el problema CrL en un problemaclásico de clasificación supervisada para el cual se pueden usar metodologíasestándar de aprendizaje. En general, se aprecia que las metodologías propuestasson competitivas ante la estrategia MV. Cada estrategia cumple sufunción y, de esta manera, se puede observar que el SMOTEBoost adaptadosacrifica en parte el rendimiento global (menor tasa de acierto) para mejorarel rendimiento al predecir las clases minoritarias. La metodología propuestapara el problema CrL es competitiva también para problemas con múltiplesclases, como puede apreciarse en el hecho de que los resultados del weightedOvO rara vez mejoran los de nuestra metodología por sí sola