Learning from limited labelled data: contributions to weak, few-shot, and unsupervised learning

Tesis por compendio[ES] En la última década, el aprendizaje profundo (DL) se ha convertido en la principal herramienta para las tareas de visión por ordenador (CV). Bajo el paradigma de aprendizaje supervisado, y gracias a la recopilación de grandes conjuntos de datos, el DL ha alcanzado resultados impresionantes utilizando redes neuronales convolucionales (CNNs). Sin embargo, el rendimiento de las CNNs disminuye cuando no se dispone de suficientes datos, lo cual dificulta su uso en aplicaciones de CV en las que sólo se dispone de unas pocas muestras de entrenamiento, o cuando el etiquetado de imágenes es una tarea costosa. Estos escenarios motivan la investigación de estrategias de aprendizaje menos supervisadas. En esta tesis, hemos explorado diferentes paradigmas de aprendizaje menos supervisados. Concretamente, proponemos novedosas estrategias de aprendizaje autosupervisado en la clasificación débilmente supervisada de imágenes histológicas gigapixel. Por otro lado, estudiamos el uso del aprendizaje por contraste en escenarios de aprendizaje de pocos disparos para la vigilancia automática de cruces de ferrocarril. Por último, se estudia la localización de lesiones cerebrales en el contexto de la segmentación no supervisada de anomalías. Asimismo, prestamos especial atención a la incorporación de conocimiento previo durante el entrenamiento que pueda mejorar los resultados en escenarios menos supervisados. En particular, introducimos proporciones de clase en el aprendizaje débilmente supervisado en forma de restricciones de desigualdad. Además, se incorpora la homogeneización de la atención para la localización de anomalías mediante términos de regularización de tamaño y entropía. A lo largo de esta tesis se presentan diferentes métodos menos supervisados de DL para CV, con aportaciones sustanciales que promueven el uso de DL en escenarios con datos limitados. Los resultados obtenidos son prometedores y proporcionan a los investigadores nuevas herramientas que podrían evitar la anotación de cantidades masivas de datos de forma totalmente supervisada.[CA] En l'última dècada, l'aprenentatge profund (DL) s'ha convertit en la principal eina per a les tasques de visió per ordinador (CV). Sota el paradigma d'aprenentatge supervisat, i gràcies a la recopilació de grans conjunts de dades, el DL ha aconseguit resultats impressionants utilitzant xarxes neuronals convolucionals (CNNs). No obstant això, el rendiment de les CNNs disminueix quan no es disposa de suficients dades, la qual cosa dificulta el seu ús en aplicacions de CV en les quals només es disposa d'unes poques mostres d'entrenament, o quan l'etiquetatge d'imatges és una tasca costosa. Aquests escenaris motiven la investigació d'estratègies d'aprenentatge menys supervisades. En aquesta tesi, hem explorat diferents paradigmes d'aprenentatge menys supervisats. Concretament, proposem noves estratègies d'aprenentatge autosupervisat en la classificació feblement supervisada d'imatges histològiques gigapixel. D'altra banda, estudiem l'ús de l'aprenentatge per contrast en escenaris d'aprenentatge de pocs trets per a la vigilància automàtica d'encreuaments de ferrocarril. Finalment, s'estudia la localització de lesions cerebrals en el context de la segmentació no supervisada d'anomalies. Així mateix, prestem especial atenció a la incorporació de coneixement previ durant l'entrenament que puga millorar els resultats en escenaris menys supervisats. En particular, introduïm proporcions de classe en l'aprenentatge feblement supervisat en forma de restriccions de desigualtat. A més, s'incorpora l'homogeneïtzació de l'atenció per a la localització d'anomalies mitjançant termes de regularització de grandària i entropia. Al llarg d'aquesta tesi es presenten diferents mètodes menys supervisats de DL per a CV, amb aportacions substancials que promouen l'ús de DL en escenaris amb dades limitades. Els resultats obtinguts són prometedors i proporcionen als investigadors noves eines que podrien evitar l'anotació de quantitats massives de dades de forma totalment supervisada.[EN] In the last decade, deep learning (DL) has become the main tool for computer vision (CV) tasks. Under the standard supervised learnng paradigm, and thanks to the progressive collection of large datasets, DL has reached impressive results on different CV applications using convolutional neural networks (CNNs). Nevertheless, CNNs performance drops when sufficient data is unavailable, which creates challenging scenarios in CV applications where only few training samples are available, or when labeling images is a costly task, that require expert knowledge. Those scenarios motivate the research of not-so-supervised learning strategies to develop DL solutions on CV. In this thesis, we have explored different less-supervised learning paradigms on different applications. Concretely, we first propose novel self-supervised learning strategies on weakly supervised classification of gigapixel histology images. Then, we study the use of contrastive learning on few-shot learning scenarios for automatic railway crossing surveying. Finally, brain lesion segmentation is studied in the context of unsupervised anomaly segmentation, using only healthy samples during training. Along this thesis, we pay special attention to the incorporation of tasks-specific prior knowledge during model training, which may be easily obtained, but which can substantially improve the results in less-supervised scenarios. In particular, we introduce relative class proportions in weakly supervised learning in the form of inequality constraints. Also, attention homogenization in VAEs for anomaly localization is incorporated using size and entropy regularization terms, to make the CNN to focus on all patterns for normal samples. The different methods are compared, when possible, with their supervised counterparts. In short, different not-so-supervised DL methods for CV are presented along this thesis, with substantial contributions that promote the use of DL in data-limited scenarios. The obtained results are promising, and provide researchers with new tools that could avoid annotating massive amounts of data in a fully supervised manner.The work of Julio Silva Rodríguez to carry out this research and to elaborate this dissertation has been supported by the Spanish Government under the FPI Grant PRE2018-083443.Silva Rodríguez, JJ. (2022). Learning from limited labelled data: contributions to weak, few-shot, and unsupervised learning [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190633Compendi

Reproducible SUmmation under HUB Format

Version diferente del paper presentado en el congresoFloating point reproducibility is a property claimed by programmers and end users. Half-Unit-Biased (HUB) is a new representation format in which the round to nearest is carried out by truncation, preventing any carry propagation and saving time and area. In this paper we study the reproducible summation of HUB numbers by using a errorfree vector transformation technique, providing both a specific architecture and the usage of combined HUB/Standard floating point adders to achieve a reproducible resultUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

El impacto del proyecto de centros TIC desde la experiencia vivida por el alumnado

Este trabajo consiste en un estudio realizado para analizar el impacto provocado por el proyecto de centros TIC en los CEIP e IES de Andalucía desde la opinión de los estudiantes. Dicho estudio se realizó en todos los centros TIC de la provincia de Málaga de las dos primeras convocatorias y en una selección de los restantes centros TIC de Andalucía. Fue llevado a cabo en distintas fases, una primera de inmersión en un centro en concreto a lo largo de un curso escolar (en donde se realizó un estudio de casos) y una segunda de profundización en la que, una vez depuradas las técnicas de recogida de datos, se recogió información en el resto de centros TIC de la provincia de Málaga y resto de Andalucía.This work consists of a made study to analyze the impact caused by the project of centers TIC in CEIP and IES of Andalusia from the opinion of the students. This study was made in all the centers TIC of the province of Malaga of the two first calls and in a selection of the remaining centers TIC of Andalusia. This study it was made in different differentiated phases, one first of immersion in the field that was made in a center in concrete throughout a school year, in where a study of cases was made and one second of deepening in which, once refined the techniques of collection of data, information in the rest took shelter of centers TIC of the province of Malaga and rest of Andalusia

Gender as Influential Factor in The Strategy for Integrating ICT into Teaching Practice

Este trabajo muestra parte de los resultados que se han obtenido en el desarrollo de un Proyecto de Investigación aprobado por la Consejería de Educación de la Junta de Andalucía, cuyo objetivo principal ha sido estudiar la influencia del género en las estrategias para implementar los proyectos de centros TIC desde la figura de los coordinadores TIC. Los primeros resultados muestran una clara mayoría de coordinadores, siendo el número de coordinadoras menor. Sin embargo, no se revelan grandes diferencias entre los centros educativos en los que los proyectos están liderados por coordinadoras y los que lo están por coordinadores.This work shows some of the results have been obtained in the development of a research project approved by the Ministry of Education of Andalusia whose main objective was to study the influence of gender on the strategies to implement projects ICT centers from the figure of ICT coordinators. The first results show a clear majority of men in such coordination, and less number of female. However, do not reveal great differences between schools where the projects are led by women and those who lead men

"Redes geosociales": Una Web cercana, cartográfica y de sensaciones, realizada por todos y basada en el geoconocimiento colectivo

Las Redes Geosociales son la clave para permitir converger el saber y el conocimiento tanto de los usuarios como de las distintas instituciones que, pese a tener intereses comunes, hasta ahora solo han desarrollado la visión restringida de sus especialidades y temáticas, limitando así las posibilidades de sus alcances de servicio público y de participación informativa de la comunidad. La creación de Redes Geosociales ofrecerán a los usuarios las herramientas necesarias para interactuar con respecto a la ubicación cartográfica y el tiempo, abriendo así un abanico de posibilidades enorme de servicios y funcionalidades puestas a disposición de todos los usuarios. Para lograrlo, se deben aprovechar plenamente las facilidades de comunicación que nos permiten las tecnologías de la información (Web2.0), la telefonía móvil e Internet, con el fin de apoyar la elaboración descentralizada de políticas de acceso y uso de la cartografía en favor del Geoconocimiento Colectivo Se trata de compartir entre todos y de crear una Geosociedad cartográfica en red en la que los usuarios tomen el control y conozcan a gente con los mismos gustos que ellos, puedan crear contenidos e información cartográfica y subirlos a la red para compartirlos con todos.The geo-social networks are the key to enabling both users' and institutions' knowledge convergence, that despite having common interests, so far they have developed only limited vision of their subject specialties, thus limiting the possibilities of their public service scope and the community in-formative participation. The creation of geo-social networks will offer users the necessary tools to interact in relation to geographic locations and time, thus opening up a huge range of possibilities of functionalities and services. To achieve this we must fully take advantage of the communication aids that IT( web 2.0) allow us, aiming to support the elaboration of decentralized policies of mapping access and use in favour of the collective geoknowledge. It is all about everyone sharing it, creating a Mapping Geosociety network in which users take control and meet people with common tastes, also to create mapping content and information and to upload it to the network sharing it with everybody

Digital Media and the Challenges for Fundamental Rights

The digital world has created new media within the framework of the information society. This new media affects a wide range of fundamental rights. In this paper, we first analyze the changes in freedom of speech and information provoked by advertising companies. Then, we outline some insights regarding the privacy of users’ data. Finally, we connect these topics to the debate over the Internet control and its impact on the democratic system (participation, pluralism, and public opinion formation). The current situation is an ongoing process and shows contradictions, which demand scholars to continue developing the intellectual frontiers

Tamaño y peso de granos de café en relación con rangos altitudinales en zonas cafetaleras de Toledo, Norte de Santander (Colombia)

The research objective is to establish the relationship between the size and weight of Arabica coffee beans and five altitudinal gradients, from 1,000 to 1,800 MAMSL, in the Toledo municipality, Norte de Santander, Colombia. Four farms were randomly selected per gradient, and the 2017 and 2018 harvests were analyzed, obtaining 40 observations. We classified 120 g of green beans per sample by size and weight using sieves # 18, 16, and 14, and weighed 50 green beans per sample to determine the trends by altitudinal zone. The data obtained were examined by descriptive analysis, variance, and Student’s t-test. The highest value of grain size retained in sieve # 18 was 17.99 g ± 8.16 g (Zone 2), and the lowest was 12.87 g ± 5.30 g (Zone 1); in sieve # 16, the highest value was 87.30 g ± 18.60 g (Zone 2), and the lowest was 62.56 g ± 19.49 g (Zone 1); in sieve # 14 the highest value was 52.86 g ± 18.20 g (Zone 1) and the lowest value was 28.60 g ± 10.10 g (Zone 2). As to the residues, the highest value corresponded to floor 5 with an average of 16.03 g ± 10.63 g, and Zone 3 obtained the lowest value with 8.82 g ± 3.54 g.El objetivo de esta investigación fue establecer la relación del tamaño y el peso de los granos de café arábica (Coffea arabica L.) con respecto a cinco gradientes altitudinales, desde los 1.000 hasta los 1.800 m s. n. m., en el municipio de Toledo, departamento de Norte de Santander (Colombia). Se seleccionaron al azar cuatro fincas por gradiente y se analizaron las cosechas de 2017 y 2018, para un total de 40 observaciones. Por cada muestra se clasificaron 120 g de granos verdes según tamaño y peso con las zarandas n.º 18, 16 y 14, y se pesaron 50 granos verdes por muestra para determinar las tendencias por piso altitudinal. Los datos obtenidos se examinaron mediante análisis descriptivo, varianza y prueba t de Student. El mayor valor del tamaño de los granos retenidos en la zaranda 18 fue de 17,99 g ± 8,16 g (piso 2) y el menor fue de 12,87 g ± 5,30 g (piso 1); en la zaranda 16, el mayor valor fue de 87,30 g ± 18,60 g (piso 2) y el menor fue de 62,56 g ± 19,49 g (piso 1); en la zaranda 14, el valor mayor fue de 52,86 g ± 18,20 g (piso 1) y el menor fue de 28,60 g ± 10,10 g (piso 2), y en los residuos, el mayor valor correspondió al piso 5, con media de 16,03 g ± 10,63 g, y el menor valor al piso 3, con 8,82 g ± 3,54 g

Personal Learning Environments: State of Situation in the School of Education at the University of Malaga

Este artículo está basado en un estudio realizado con el objetivo de conocer el papel que los entornos personales de aprendizaje (PLE) juegan en la formación del alumnado de la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Málaga. Se ha estudiado cuáles son las aplicaciones y herramientas que más emplea el alumnado en su aprendizaje no formal. Se puede concluir que, en general, el alumnado no utiliza efectivamente los medios de los que disponen y los que lo hacen no asocian el empleo de los PLE con usos académicos.This article is based on a study aimed to know the role that personal learning environments (PLE) play in the training of students of the School of Education at the University of Malaga. The applications and tools that most students use in non-formal learning are studied. In conclusion, students do not effectively use the available media and do not associate the use of personal learning environments PLE with academic uses

Social learning network. Digital networks in university education

Las redes sociales ofrecen grandes posibilidades de comunicación e interacción social en los nuevos ciudadanos del siglo XXI, pero lo hacen con propiedades y funcionalidades muy distintas. Desde la formación universitaria podemos recoger algunas de estas características para fortalecer la actividad de aprendizaje a través de una mejor o mayor comunicación. Pero no todas las redes son iguales ni todas sirven para el entorno educativo. Elementos referidos a la seguridad, la privacidad o el control de la actividad de los usuarios son fundamentales a la hora de plantearnos su integración como una herramienta académica formal. Las redes sociales de carácter vertical son una excelente herramienta de enseñanza-aprendizaje para las instituciones de educación superior, y veremos que algunas universidades ya las están poniendo en uso en sus planes de formación e investigación. En estas líneas presentaremos algunas de las ventajas que ofrecen en su integración formal a la vez que adelantaremos las dificultades que debemos salvar para alinear la actividad con la red y nuestros objetivos docentes.Social networks offer great potential for communication and social interaction in the new citizens of the XXI century, but social networks do it with different properties and functionalities. From university we can incorporate some of these features to strengthen the learning activity through a better communication. But not all networks are equal and not all networks can be used in educational environment. Items like security, privacy or activity control are fundamental to their integration as a formal academic tool. The vertical social networks are a great tool for teaching and learning in higher education institutions, and many universities use it for training and research programs. We will present some of the advantages they offer in formal training. At the same time we will advance the difficulties to align the social network activity with our teaching objectives