Resolución de problemas de clasificación con datos incompletos mediante redes autoasociativas profundas

[SPA] Hoy en día, prácticamente todas las aplicaciones en la industria explotan su información histórica para tomar decisiones y de esta forma realizar predicciones, optimizar procesos o simplemente monitorizar activos. Las técnicas de procesado de datos han sido ampliamente estudiadas durante los últimos años debido, entre otras cosas, al crecimiento de aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Además, la presencia de valores desconocidos en un conjunto de datos es uno de los problemas más comunes en estas aplicaciones reales. Ésta es una de las razones por las que en la literatura se han propuesto muchas técnicas basadas en aprendizaje máquina que abordan esta tarea. En la primera parte de este trabajo, se explota la gran capacidad de representación de los Stacked Denoising Autoencoders (SDAE) para obtener un nuevo método de imputación basado en dos ideas diferentes: borrado y compensación. El primer método ha demostrado mejorar los resultados en imputación borrando artificialmente algunas características y usándolas como etiquetas en el entrenamiento de la red. Sin embargo, aunque el borrado es realmente eficiente, puede causar un desbalanceo entre la distribución de los datos de entrenamiento y test. Para solucionar esto, se propone un método de compensación basado en una ligera modificación de la función de error a optimizar. Se realizan experimentos sobre varios conjuntos de datos y se demuestra que el borrado y la compensación no sólo suponen mejoras en imputación en comparación con otras técnicas clásicas, sino también en clasificación. Después, se propone proporcionar más información a un clasificador SDAE para mejorar su rendimiento. Más específicamente, se usa la salida de un clasificador auxiliar para extender la entrada de estas máquinas, y llevar un entrenamiento capa a capa considerando la reconstrucción de la entrada y las etiquetas al mismo tiempo usando una combinación convexa. Esta red es llamada Complete MSDAE (CMSDAE). Se realizan también experimentos para apoyar la efectividad del modelo, demostrando que las máquinas resultantes ofrecen mejores resultados que los métodos estándares en todos los casos, así como reducen la sensibilidad del diseño de parámetros. Finalmente, una vez demostrado que los mencionados clasificadores CMSDAEs ofrecen unos resultados de clasificación que son mejores que los de los propios MSDAEs, se ha investigado si los CMSDAEs pueden mejorar los mecanismos de imputación de los mismos. En la parte final de este trabajo, se consideran dos métodos diferentes de imputación con CMSDAEs. La primera resulta ser un método directo en el que la salida del CMSDAE es simplemente la etiqueta del conjunto. El segundo mecanismo surge a partir de la presencia de las etiquetas en el vector de salida y usa la técnica ampliamente conocida de aprendizaje multitarea (MTL), incluyendo las observaciones como tarea secundaria. Así, los resultados experimentales demuestran que estas estructuras CMSDAE incrementan la calidad de los valores imputados, en particular, en las versiones MTL. [ENG] Nowadays, almost every industry application exploits the information of historical data to get useful insights and thus make predictions, optimize processes or simply monitorize assets. Data processing techniques have been widely studied for the last years due to the growth of artificial intelligence applications. Furthermore, missing values in a data set is one of the most common difficulties in these real applications. That is one of the reasons why many different techniques based on machine learning have been proposed in the literature to face this problem. In the first part of this work, the great representation capability of the Stacked Denoising Auto-Encoders (SDAE) is used to obtain a new method of imputating missing values based on two ideas: deletion and compensation. This method has demonstrated to improve imputation performance by artificially deleting values in the input features and using them as targets in the training process. Nevertheless, although the deletion of samples is really efficient, it may cause an imbalance between the distributions of the training and the test sets. In order to solve this issue, a compensation mechanism is also proposed based on a slight modification of the error function to be optimized. Then, experiments over several datasets show that the deletion and compensation not only involve improvements in imputation but also in classification in comparison to other classical techniques. Aterwards, we propose to provide more information to SDAE classifiers in order to increase their performance. Specifically, we use the output of an auxiliary classifier to extend the input to those machines, and carry out the layer-by-layer auto-encoding training considering the input recovering and the label errors by means of a convex combination. This network is called Complete MSDAE (CMSDAE). Extensive experiments support the effectiveness of this proposal, showing that the resulting machines offer better results than standard designs in all the cases, as well as a reduced sensitivity to the design parameters. Finally, once demonstrated that the mentioned CMSDAE classifiers offer classification results that are better than those provided by MSDAEs, it has been investigated if CMSDAEs can improve the MSDAEs imputation processes. In the final part of this work, two types of imputation mechanisms with CMSDAEs are considered. The first is a direct procedure in which the CMSDAE output is just the target. The second mechanism is suggested by the presence of the targets in the vectors to be auto-encoded, and it uses the well known Multi-Task Learning (MTL) ideas, including the observations as a secondary task. Thus, experimental results show that these CMSDAE structures increase the quality of the missing value imputations, in particular, the MTL versions.Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Politécnica de Cartagen

Máquinas de aprendizaje extremo multicapa : estudio y Evaluación de Resultados en la Segmentación automática de carótidas en imágenes ecográficas

[SPA]El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial, y se puede definir como el conjunto de técnicas, métodos y sus implementaciones algorítmicas capaces de aprender y mejorar su eficacia a través de la experiencia. En la mayoría de los casos se busca realizar ese aprendizaje a partir de información no estructurada y sin supervisión humana. En las últimas décadas, el uso de técnicas de aprendizaje automático en campos tan diversos como la informática, la estadística, la robótica, la medicina, etc. se ha visto incrementado de manera extraordinaria. En estas aplicaciones la necesidad de estructuras complejas es cada vez más frecuente debido a la cantidad de datos que deben tratarse. De ahí el desarrollo de lo que se llama Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Ha sido muy estudiado el hecho de que los Auto-Codificadores (Auto Encoders, AE) juegan un papel fundamental en el aprendizaje no supervisado y en las arquitecturas de redes de aprendizaje profundo. Este trabajo introduce los Auto-Codificadores basados en las Máquinas de Aprendizaje Extremo (Extreme Learning Machines, ELM), que son capaces de aprender las características de representación de los datos de entrada usando sus valores singulares, y que son usados como base para la construcción de Máquinas de Aprendizaje Extremo Multicapa (Multi Layer Extreme Learning Machines, ML-ELM). A lo largo del trabajo se podrá comprobar cómo el funcionamiento de los auto-codificadores mejora el de un método tradicionalmente usado como es el de Descomposición en Valores Singulares (SVD). A su vez, se verá cómo las redes ML-ELM obtienen mejores resultados en problemas de clasificación que las simples ELMs, trabajando con la base de datos MNIST. Finalmente, se usará todo este conocimiento para el procesamiento de imágenes médicas con el objetivo de medir el grosor íntima-media carotídeo y comprobar que todos los resultados obtenidos anteriormente son consistentes en aplicaciones más complejas.[ENG]Machine learning is a subfield of artificial intelligence and it can be defined as the set of techniques, methods and algorithms which are capable of learn and improve its efficiency throughout experience. The aim is to learn from data without structure and, in most cases, without human supervision. During the last decades, the use of machine learning techniques in fields as wide as informatics, statistics, robotics, medicine, etc. have been increasing incredibly. Due to the huge amount of data that must be treated, there has been an increase in the need of architectures more complex for these applications. Hence, nowadays it is being developed what is called Deep Learning. It is known Auto Encoders play a fundamental role in unsupervised learning and in deep architectures. This Final Project introduces Extreme Learning Machine based Auto Encoder (ELM-AE), which learns feature representations using singular values and is used as the basic building block for Multi-Layer Extreme Learning Machine (ML-ELM). Throughout this work will be proved how the Auto Encoders performance improves the classical method called Singular Value Decomposition (SVD). Then, will be shown ML-ELMs get better results than a simple structure such as ELM in classification problems, for MNIST dataset. Finally, all this knowledge will be used for the medical image processing in order to measure the carotid intima-media thickness (IMT) and check all the results obtained above are consistent in more complex applications.Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad Politécnica de Cartagen

Improving deep learning performance with missing values via deletion and compensation

Proceedings of: International Work conference on the Interplay between Natural and Artificial Computation (IWINAC 2015)Missing values in a dataset is one of the most common difficulties in real applications. Many different techniques based on machine learning have been proposed in the literature to face this problem. In this work, the great representation capability of the stacked denoising auto-encoders is used to obtain a new method of imputating missing values based on two ideas: deletion and compensation. This method improves imputation performance by artificially deleting values in the input features and using them as targets in the training process. Nevertheless, although the deletion of samples is demonstrated to be really efficient, it may cause an imbalance between the distributions of the training and the test sets. In order to solve this issue, a compensation mechanism is proposed based on a slight modification of the error function to be optimized. Experiments over several datasets show that the deletion and compensation not only involve improvements in imputation but also in classification in comparison with other classical techniques.The work of A. R. Figueiras-Vidal has been partly supported by Grant Macro-ADOBE (TEC 2015-67719-P, MINECO/FEDER&FSE). The work of J.L. Sancho-Gómez has been partly supported by Grant AES 2017 (PI17/00771, MINECO/FEDER)

Circumpapillary OCT-Focused Hybrid Learning for Glaucoma Grading Using Tailored Prototypical Neural Networks

Glaucoma is one of the leading causes of blindness worldwide and Optical Coherence Tomography (OCT) is the quintessential imaging technique for its detection. Unlike most of the state-of-the-art studies focused on glaucoma detection, in this paper, we propose, for the first time, a novel framework for glaucoma grading using raw circumpapillary B-scans. In particular, we set out a new OCT-based hybrid network which combines hand-driven and deep learning algorithms. An OCT-specific descriptor is proposed to extract hand-crafted features related to the retinal nerve fibre layer (RNFL). In parallel, an innovative CNN is developed using skip-connections to include tailored residual and attention modules to refine the automatic features of the latent space. The proposed architecture is used as a backbone to conduct a novel few-shot learning based on static and dynamic prototypical networks. The k-shot paradigm is redefined giving rise to a supervised end-to-end system which provides substantial improvements discriminating between healthy, early and advanced glaucoma samples. The training and evaluation processes of the dynamic prototypical network are addressed from two fused databases acquired via Heidelberg Spectralis system. Validation and testing results reach a categorical accuracy of 0.9459 and 0.8788 for glaucoma grading, respectively. Besides, the high performance reported by the proposed model for glaucoma detection deserves a special mention. The findings from the class activation maps are directly in line with the clinicians' opinion since the heatmaps pointed out the RNFL as the most relevant structure for glaucoma diagnosis

AUTORREGULACIÓN EMOCIONAL EN NIÑOS DE EDUCACIÓN BÁSICA

El presente estudio da cuenta del trabajo realizado en dos escuelas primarias, una con sistema de tiempo completo, y la otra, integral.  La población con la que se trabajó fue de niños de 4° de primaria de edades comprendidas entre los 9 y 10 años. Se realizó una detección de necesidades en cada una de las escuelas, apoyándonos con estrategias bajo un enfoque cualitativo, el cual nos permitió recolectar información para tomar una decisión respecto a la temática a trabajar. Se realizó un taller vivencial en ambas escuelas en dos momentos del ciclo escolar, la primera constituyó en una temática de superhéroes, la cual tuvo como objetivo que los niños mejoraran la convivencia con sus compañeros y se abordaron temas como el respeto, autoestima, empatía, autorregulación, y colaboración. En la segunda parte del proyecto la temática que se llevó a cabo fue presentarles la película de intensamente, con el objetivo de que los niños reconocieran las principales emociones y las ejercitaran en su vida diaria. Se llevaron a cabo parte de las emociones primarias como la ira, el temor, como parte del temor la exclusión y lo que implica actuar bajo presión social y la tristeza. Con cada una de los temas mencionados se elaboraron una serie de actividades que ayudaron a complementar la identificación de las mismas donde, de igual manera, se encontró que los niños lograron autorregular sus emociones. Palabras clave: autorregulación afectiva o emocional, emociones, educación emocional

¿Qué es la dickita?

Depto. de Mineralogía y PetrologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEpu

Caracterización de politipos del grupo de la caolinita mediante difracción de Rayos-X

Depto. de Mineralogía y PetrologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEpu

Valores terminales, instrumentales y consumo de tabaco en el personal de salud

RESUMEN Objetivo: identificar la relación entre los valores terminales e instrumentales y el consumo de tabaco en el personal de salud de una institución pública de primer nivel de atención. Método: diseño descriptivo correlacional. La población fue de 165 participantes, los instrumentos fueron una cédula de datos personales y prevalencia de consumo de drogas lícitas y cuestionario de valores de Schwartz y Bilksy. Resultados: el 22% del personal de salud consume tabaco, edad de inicio 13 años, consumen 1 cigarrillo en un día típico, ingesta mayor del sexo masculino. Se reportan las siguientes prevalencias:global 73.3%, lápsica 3%, actual 4.7% e instantánea 2.4%. El valor instrumental del personal de salud que destacan fue ser capaz, el valor terminal fue una vida excitante. No se encontró relación entre los valores y el consumo de tabaco del personal de salud (r = -.157, p= 0.44), tampoco con los valores instrumentales (r = -.050, p = .591). Conclusión: el consumo de tabaco del personal de salud es mínimo y los valores que obtuvieron se encuentran en condiciones para poder brindar la orientación para disminuir el consumo. RESUMO Objetivo: identificar a relação entre os valores terminais, instrumentais e o consumo de tabaco na equipe de saúde de uma instituição pública de primeiro nível de atenção. Método: estudo descritivo correlacional. A população foi de 165 participantes e os instrumentos utilizados foram um questionário de dados pessoais e prevalência de consumo de drogas lícitas e questionário de valores de Schwartz e Bilksy. Resultados: 22% dos profissionais de saúde consomem tabaco, idade de início 13 anos, consomem 1 cigarro em um dia típico, a maior ingesta é mais no sexo masculino. As seguintes prevalências são relatadas: global 73,3%, lapsica 3%, atual 4,7% e instantâneo 2,4%. O valore instrumental do pessoal de saúde que se destacaram foi poder, o valore terminal foram uma vida excitante. Não foi encontrada relação entre os valores e o consumo de tabaco do pessoal de saúde (r = -.157, p = 0,44), quanto aos valores instrumentais não há relação (r = -050, p = 0,591). Conclusão: O consumo de tabaco do pessoal de saúde é mínimo e os valores obtidos estão em condições de orientar a redução do consumo

Mineralogía y cristaloquímica de esmectitas trioctaédricas

Depto. de Mineralogía y PetrologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEJunta de Castilla y LeónFEDERpu

Isolation and Structural Elucidation of New Amphidinol Analogues from Amphidinium carterae Cultivated in a Pilot-Scale Photobioreactor

The demand for valuable products from dinoflagellate biotechnology has increased remarkably in recent years due to their many prospective applications. However, there remain many challenges that need to be addressed in order to make dinoflagellate bioactives a commercial reality. In this article, we describe the technical feasibility of producing and recovering amphidinol analogues (AMs) excreted into a culture broth of Amphidinium carterae ACRN03, successfully cultured in an LED-illuminated pilot-scale (80 L) bubble column photobioreactor operated in fed-batch mode with a pulse feeding strategy. We report on the isolation of new structurally related AMs, amphidinol 24 (1, AM24), amphidinol 25 (2, AM25) and amphidinol 26 (3, AM26), from a singular fraction resulting from the downstream processing. Their planar structures were elucidated by extensive NMR and HRMS analysis, whereas the relative configuration of the C-32®C-47 bis-tetrahydropyran core was confirmed to be antipodal in accord with the recently revised configuration of AM3. The hemolytic activities of the new metabolites and other related derivatives were evaluated, and structure–activity conclusions were established. Their isolation was based on a straightforward and high-performance bioprocess that could be suitable for the commercial development of AMs or other high-value compounds from shear sensitive dinoflagellates