Feature selection with simple ANN ensembles

Feature selection is a well-known pre-processing technique, commonly used with high-dimensional datasets. Its main goal is to discard useless or redundant variables, reducing the dimensionality of the input space, in order to increase the performance and interpretability of models. In this work we introduce the ANN-RFE, a new technique for feature selection that combines the accurate and time-e cient RFE method with the strong discrimination capabilities of ANN ensembles. In particular, we discuss two feature importance metrics that can be used with ANN-RFE: the shu ing and dE metrics. We evaluate the new method using an arti cial example and ve real-world wide datasets, including gene-expression data. Our results suggest that both metrics have equivalent capabilities for the selection of informative variables. ANNRFE seems to produce overall results that are equivalent to previous e cient methods, but can be more accurate on particular datasets.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de un algoritmo evolutivo aplicado a problemas de optimización

En las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para resolver una gran cantidad de problemas. El principal desafío se presenta cuando el problema presenta una función objetivo altamente no lineal y no convexa, esto dificulta garantizar la localización del mínimo global. Por lo tanto, la necesidad de encontrar nuevas metaheurísticas que proporcionen un mejor desempeño en este tipo de problemas de optimización sigue aún vigente. En este trabajo se presenta el resultado de modificar AEvol, un algoritmo genético con un operador sencillo. La modificación consiste en la incorporación de un operador de cruza: BLX-a. Además de la incorporación de tres criterios de selección de padres: ruleta, torneo y muestreo estocástico universal. Al validar el nuevo algoritmo utilizando seis funciones benchmarks con diferentes configuraciones de parámetros, se obtuvieron resultados satisfactorios.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Feature selection with simple ANN ensembles

Feature selection is a well-known pre-processing technique, commonly used with high-dimensional datasets. Its main goal is to discard useless or redundant variables, reducing the dimensionality of the input space, in order to increase the performance and interpretability of models. In this work we introduce the ANN-RFE, a new technique for feature selection that combines the accurate and time-e cient RFE method with the strong discrimination capabilities of ANN ensembles. In particular, we discuss two feature importance metrics that can be used with ANN-RFE: the shu ing and dE metrics. We evaluate the new method using an arti cial example and ve real-world wide datasets, including gene-expression data. Our results suggest that both metrics have equivalent capabilities for the selection of informative variables. ANNRFE seems to produce overall results that are equivalent to previous e cient methods, but can be more accurate on particular datasets.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de un algoritmo evolutivo aplicado a problemas de optimización

En las últimas décadas diferentes tipos de algoritmos de optimización han sido desarrollados para resolver una gran cantidad de problemas. El principal desafío se presenta cuando el problema presenta una función objetivo altamente no lineal y no convexa, esto dificulta garantizar la localización del mínimo global. Por lo tanto, la necesidad de encontrar nuevas metaheurísticas que proporcionen un mejor desempeño en este tipo de problemas de optimización sigue aún vigente. En este trabajo se presenta el resultado de modificar AEvol, un algoritmo genético con un operador sencillo. La modificación consiste en la incorporación de un operador de cruza: BLX-a. Además de la incorporación de tres criterios de selección de padres: ruleta, torneo y muestreo estocástico universal. Al validar el nuevo algoritmo utilizando seis funciones benchmarks con diferentes configuraciones de parámetros, se obtuvieron resultados satisfactorios.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al modelado termodinámico

El modelado termodinámico presenta problemas complejos de optimización global involucrados. Por ejemplo la minimización global de la función de distancia al plano tangente (TPDF) y de la función de Gibbs (G) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables tales como discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad. Otro problema difícil de resolver es la estimación de parámetros, aún para modelos termodinámicos simpes. En la actualidad se está realizando un trabajo significativo en el uso de algoritmos estocásticos de optimización global para la resolución de este tipo de problemas. Particularmente, las metaheurísticas están demostrando ser tan efectivas como los métodos determinísticos. Sin embargo, los resultados de su aplicación en el área del modelado termodinámico estos estudios indicaron que aun existen limitaciones para resol-ver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extensión de métodos modernos de Aprendizaje Automatizado y aplicaciones

El campo del Aprendizaje Automatizado (Machine Learning) es parte central de la nueva revolución tecnológica basada en el uso inteligente de la información. Por tradición, los principales problemas que se investigan en esta área son los de reconocimiento de patrones o Clasificación, aproximación de funciones de variable continua o Regresión, y búsqueda de estructuras ocultas en datos o Clustering. Lógicamente, el desarrollo de nuevos métodos y algoritmos se concentró en un principio en los problemas más simples o típicos de encontrar, por ejemplo en problemas estacionarios en el tiempo, con una abundante cantidad de ejemplos de los cuales aprender y con sólo unas pocas clases bastante balanceadas entre sí. Sin embargo, los nuevos tipos de datos provenientes de la genómica, la proteómica, los equipos de monitoreo continuo de sistemas críticos, etc., han introducido nuevos desafíos en el Aprendizaje Automatizado. Este proyecto propone el desarrollo de nuevos métodos (o la extensión de los métodos actuales cuando sea apropiado) para poder modelar eficientemente esta nueva clase de datos, incluyendo problemas de regresión y clasificación no estacionarios y/o con gran nivel de ruido, problemas de clasificación y clustering con un número extremadamente alto de variables de entrada, o problemas de clasificación con un importante desbalance entre clases. En todas las líneas del proyecto se incluyen aplicaciones a problemas actuales de gran interés tecnológico, como la biotecnología y la agrotecnologíaEje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al Modelado Termodinámico

Los problemas de optimización global involucrados en el cálculo y modelado termodinámico son complejos. La minimización global de TPDF (función de distancia al plano tangente) y G (función de Gibbs) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables (discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad). También los problemas de estimación de parámetros son difíciles de resolver, incluso para modelos termodinámicos simples. La naturaleza desafiante de los problemas de optimización global para cálculos y modelado termodinámico, destacó la necesidad de nuevas técnicas numéricas confiables. En diversos campos, las metaheurísticas demostraron ser tan efectivas como los métodos determinísticos, incluso en cálculos termodinámicos. Los resultados de estos estudios indicaron que dichos métodos estocásticos aun presentan limitaciones para resolver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al Modelado Termodinámico

Los problemas de optimización global involucrados en el cálculo y modelado termodinámico son complejos. La minimización global de TPDF (función de distancia al plano tangente) y G (función de Gibbs) son tareas que requieren métodos numéricos robustos, ya que presentan atributos desfavorables (discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad). También los problemas de estimación de parámetros son difíciles de resolver, incluso para modelos termodinámicos simples. La naturaleza desafiante de los problemas de optimización global para cálculos y modelado termodinámico, destacó la necesidad de nuevas técnicas numéricas confiables. En diversos campos, las metaheurísticas demostraron ser tan efectivas como los métodos determinísticos, incluso en cálculos termodinámicos. Los resultados de estos estudios indicaron que dichos métodos estocásticos aun presentan limitaciones para resolver problemas de optimización global complejos. En esta línea de investigación, el Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicación de técnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimización global para el cálculo termodinámico.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI