Equilibrating the recognition of the minority Class in the imbalance context

In pattern recognition, it is well known that the classifier performance depends on the classification rule and the complexities presented in the data sets (such as class overlapping, class imbalance, outliers, high-dimensional data sets among others). In this way, the issue of class imbalance is exhibited when one class is less represented with respect to the other classes. If the classifier is trained with imbalanced data sets, the natural tendency is to recognize the samples included in the majority class, ignoring the minority classes. This situation is not desirable because in real problems it is necessary to recognize the minority class more without sacrificing the precision of the majority class. In this work we analyze the behaviour of four classifiers taking into a count a relative balance among the accuracy classes

Anisotropía de esfuerzos y resistencia al corte de arenas

Stress history influences the behavior and strength of soils. Stress anisotropy of actual soils in natural conditions produces an arrange of grains, which modifies mechanical properties such as stiffness and shear strength. Laboratory tests were carried out to study the relationship between stress anisotropy and shear parameters of sands. Clean sand with controlled grain size distribution and relative density was used to conform each specimen, which was put under a predetermined effective stress combination. Finally, each specimen was conducted to failure, in order to obtain the shear strenght parameters. Obtained results show variations until ten percent in the angle of internal friction, depending on relative density, as well negative effects, specially in uniform sands (SP) having medium relative density.La historia de esfuerzos tiene influencia sobre el comportamiento y la resistencia de los suelos. De particular interés es la condición anisotrópica de esfuerzos en que se presentan la mayoría de los suelos en condiciones naturales. Esta condición produce una disposición de las partículas que hace que las propiedades mecánicas tales como la rigidez inical o la resistencia al corte se vean afectadas. Se desarrollaron ensayos de laboratorio para estudiar de qué forma se pueden relacionar las condiciones de anisotropía inducida por esfuerzos, sobre los parámetros de resistencia en arenas. Se utilizó arena limpia y se controló cuidadosamente la ditribución granulométrica y la densidad relativa de cada espécimen, el cual se sometió a una combinación preestablecida de esfuerzos bajo condiciones drenadas. Finalmente cada probeta fue llevada a la falla para obtener los parámetros de resistencia al corte. Los resultados obtenidos muestran variaciones hasta del 10% en el ángulo de fricción interna, dependiendo de la densidad relativa del material y se observaron efectos negativos, especialmente en arenas mal gradadas de densidad relativa media

Resistencia al corte en discontinuidades con diferentes grados de rugosidad

In this research triaxial testings were done on artificial rocks made with a mortar (cement, sand and water) of different strength. Cylinders were made with and without a discontinuity orientated to 60° with regard to the horizontal axis and three different degrees of roughness, (polished flat, polished wavy and wavy). The mortar testing strength parameters were obtained and was analyzed the influence of the different roughness degrees by the Barton’s criterion, obtaining the roughness coefficient of the discontinuity.En esta investigación se realizaron ensayos triaxiales sobre rocas artificiales elaboradas con un mortero (arena, cemento y agua) de diferente resistencia. Se incluyeron cilindros sin y con una discontinuidad orientada a 60° con respecto al eje horizontal y tres diferentes grados de rugosidad, (pulida plana, pulida ondulada y ondulada). Se determinaron los parámetros de resistencia de las probetas de mortero y se analizó la influencia de los diferentes grados de rugosidad utilizando el criterio de Barton, obteniendo el coeficiente de rugosidad de la discontinuidad

Empirical Study of the Associative Approach in the Context of Classification Problems

Research carried out by the scientific community has shown that the performance of the classifiers depends not only on the learning rule, if not also on the complexities inherent in the data sets. Some traditional classifiers have been commonly used in the context of classification problems (three Neural Networks, C4.5, SVM, among others). However, the associative approach has been further explored in the recovery context, than in the classification task, and its performance almost has not been analyzed when several complexities in the data are presented. The present investigation analyzes the performance of the associative approach (CHA, CHAT and original Alpha Beta) when three classification problems occur (class imbalance, overlapping and a typical patterns). The results show that the CHAT algorithm recognizes the minority class better than the rest of the classifiers in the context of class imbalance. However, the CHA model ignores the minority class in most cases. In addition, the CHAT algorithm requires well-defined decision boundaries when Wilson’s method is applied, because of its performance increases. Also, it was noted that when a balance between the rates is emphasized, the performance of the three classifiers increase (RB, RFBR and CHAT). The original Alfa Beta model shows poor performance when pre-processing the data is done. The performance of the classifiers increases significantly when the SMOTE method is applied, which does not occur without a pre-processing or with a subsampling, in the context of the imbalance of the classes.Investigaciones realizadas por la comunidad científica han evidenciado que el rendimiento de los clasificadores, no solamente depende de la regla de aprendizaje, sino también de las complejidades inherentes en los conjuntos de datos. Algunos clasificadores se han utilizado habitualmente en el contexto de losproblemas de clasificación (tres Redes neuronales, C4.5, SVM, entre otros). No obstante, el enfoque asociativo se ha explorado más en en el ámbito de recuperación, que en la tarea de clasificación, y su rendimiento se ha analizado escasamente cuando se presentan varias complejidades en los datos. La presente investigación analiza el rendimiento del enfoque asociativo (CHA, CHAT y Alfa Beta original) cuando se presentan tres problemas de clasificación (desequilibrio de las clases, solapamiento y patrones atípicos). Los resultados evidencian que el CHAT reconoce mejor la clase minoritaria en comparación con el resto de los clasificadores en el contexto del desequilibrio de las clases. Sin embargo, el modelo CHA ignora la clase minoritaria en la mayoría de los casos. Además, el modelo CHAT exhibe la necesidad de requerir de fronteras de decisión bien definidas cuando se aplica el método de Wilson, ya que su rendimiento se incrementa. También, se notó que cuando se enfatiza un equilibrio entre las tasas, el rendimiento de tres clasificadores incrementa (CHAT, RB y RFBR). El modelo Alfa beta original sigue mostrando un desempeño pobre cuando se realiza el pre-procesamiento en los datos. El rendimiento de los clasificadores incrementa significativamente al aplicarse el método SMOTE, situación que no se presenta sin un pre-procesamiento o submuestreo, en el contexto del desequilibrio de las clases

La era de la transformación digital de las organizaciones y su impacto en la competitividad

En un esfuerzo desarrollado por distintos autores y grupos de investigación para explorar diversos aspectos asociados al nuevo contexto que plantean la era digital, el termino cuarta revolución industrial o revolución 4.0 ha empezado a ser utilizado con frecuencia para denominar un proceso que tal como menciona Klaus Schwab (2016) se diferencia de la tercera revolución industrial o revolución digital iniciada en los años 80 del siglo XX, por tres elementos: velocidad (crecimiento exponencial), amplitud y profundidad (no solo está cambiando el qué y el cómo, sino también el quiénes) y el impacto en los sistemas (transformación en los sistemas productivos, sociales, empresariales). Para la academia es un reto comprender de manera acertada las transformaciones que se plantean en distintos escenarios como resultado del proceso en mención, con el objetivo de realizar aportes conceptuales, teóricos y prácticos útiles para los distintos actores interesados en identificar oportunidades y prever los desafíos de la revolución 4.0. Este libro recoge el resultado de dichas investigaciones. Debido a la riqueza y variedad en las temáticas, estos trabajos se pueden agrupar en cuatro grandes áreas: aportes académicos y al conocimiento; nuevas tecnologías; competitividad, y tendencias del mercadeo. (apartes del texto)Contiene: Capítulo 1. Gestión tecnológica: Fundamentos teóricos que facilitan su desarrollo y la medición en la empresa / Yiset Lorena Alvarado Peña, Melva Inés Gómez Caicedo -- Capítulo 2. Innovación, tecnológica robótica e inteligencia artificial marcan la educación y a los profesiones del futuro / Luz Eneida Moreno -- Capítulo 3. Brecha entre la industria y la academia / Iván Darío Ladino Vega, Jairo Ignacio Rodríguez Osorno, Walder de Jesús Casanova García -- Capítulo 4. Un chatbot como herramienta de apoyo al reclutamiento de personal en las empresas / Cecilia Ávila, Nicolas Vaca, Yeimy Roa -- Capítulo 5. Predicción de la satisfacción de los clientes de restaurantes mediante inteligencia artificial (IA) / Teresa Amanda Chávez de Menesses, María Andreína Moros Ochoa, Jenny-Paola Lis-Gutiérrez, Gilmer Yovanni Castro Nieto, Cristhian Salinas-Ortegón -- Capítulo 6. Determinantes de la competitividad en Colombia: ¿De las exportaciones tradicionales de commodities a bienes manufacturados? / Irma Liliana Vásquez Merchán -- Capítulo 7. Las redes sociales en la promoción de destinos de bienestar, una mirada al termalismo / Julia Rodas Quintero, Sandra Patricia Cote Daza, Jesús Alexis Barón Chivara -- Capítulo 8. Derechos de autor en el escenario de la revolución 4.0: ¿Cuánto saben los bogotanos? / Cristhian Salinas Ortegón, Jenny Paola Lis Gutiérrez, Mercedes Gaitán Angulo, Teresa Amanda Chávez de Menesses -- Capítulo 9. Sistema experto basado en reglas para la selección, evaluación y diagnóstico de iniciativas de innovación social (IS) / Jenny Cubillos Díaz, Anderson Quintero, Jenny Paola Lis Gutiérrez -- Capítulo 10. Identificación de los factores que inciden en las proyecciones financieras de las organizaciones floricultoras de Cundinamarca / Vladimir Camacho Cuineme -- Capítulo 11. Desempeño en servicios intensivos en conocimiento: un análisis de su comportamiento en países latinoamericanos / Diana Geraldine Jiménez García, Oscar Fernando Castellanos Domínguez.Fundación Universitaria Los Libertadore

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

Dynamic Nearest Neighbor: An Improved Machine Learning Classifier and Its Application in Finances

The presence of machine learning, data mining and related disciplines is increasingly evident in everyday environments. The support for the applications of learning techniques in topics related to economic risk assessment, among other financial topics of interest, is relevant for us as human beings. The content of this paper consists of a proposal of a new supervised learning algorithm and its application in real world datasets related to finance, called D1-NN (Dynamic 1-Nearest Neighbor). The D1-NN performance is competitive against the main state of the art algorithms in solving finance-related problems. The effectiveness of the new D1-NN classifier was compared against five supervised classifiers of the most important approaches (Bayes, nearest neighbors, support vector machines, classifier ensembles, and neural networks), with superior results overall

Clasificador de Heaviside

En este trabajo se presenta un nuevo modelo de clasificación de patrones, en modo supervisado, cuyo diseño y operación se basa en la función de Heaviside; este Clasificador de Heaviside es del tipo one shot, lo cual garantiza que el nuevo modelo carecerá de problemas de convergencia. Para lograr lo anterior, se proponen dos operaciones originales, llamadas L y C, en cuyo diseño interviene de manera relevante la función de Heaviside. La fase de aprendizaje de patrones del nuevo modelo está sustentada en la operación original L, mientras que la fase de clasificación de patrones descansa en la efectividad de la nueva operación C. Con objeto de fundamentar teóricamente el Clasificador de Heaviside, se enuncian y demuestran algunos lemas, teoremas y corolarios que exhiben propiedades relevantes de las nuevas operaciones, las cuales inciden directamente en el desempeño del nuevo modelo. En pruebas experimentales preliminares, cuyos resultados se incluyen en el presente artículo, se ha aplicado el Clasificador de Heaviside en algunos bancos de datos conocidos y utilizados por la comunidad académica internacional. El análisis de los datos generados en las pruebas experimentales, evidencian que el desempeño del nuevo modelo es competitivo, y en algunos casos superior, con respecto a modelos destacados en el estado del arte de temas afines a la Inteligencia Computacional, la Minería de Datos, el Reconocimiento y la Clasificación de Patrones (en modo de aprendizaje supervisado)