PREDICIENDO PARTIDOS DEL MUNDIAL FIFA BRASIL 2014

El objetivo de este artículo es mostrar por qué las herramientas del novel campo de estudio llamado Big Data, está teniendo un creciente interés en diversas áreas alrededor del mundo. Para ello, se abordó una de las herramientas de Big Data denominada Machine Learning, específicamente un enfoque probabilístico basado en el Teorema de Bayes. Con este enfoque se propone la construcción de un modelo que permita predecir el ganador en un partido de fútbol a partir de información histórica. Esta información histórica contempla los últimos tres años de partidos disputados por cada una de las 32 selecciones participantes en el mundial FIFA Brasil 2014. A pesar de que el modelo es simple, éste obtuvo resultados competitivos en comparación con los resultados obtenidos por una red neuronal y un portal web de predicciones deportivas. Lo resultados proporcionados por las técnicas de Big Data fueron interesantes a pesar de la alta incerteza que presenta un partido de fútbol. Además, para el gobierno y empresas, estas técnicas podrían ser empleadas para salvar vidas, ahorrar tiempo y dinero en tareas críticas

Learning Bayesian networks for extraction of protein-protein interaction from biomedical articles

A extração de Interações Proteína-Proteína (IPPs) a partir de texto é um problema relevante na área biomédica e um desafio na área de aprendizado de máquina. Na área biomédica, as IPPs são fundamentais para compreender o funcionamento dos seres vivos. No entanto, o número de artigos relacionados com IPPs está aumentando rapidamente, sendo impraticável identicá-las e catalogá-las manualmente. Por exemplo, no caso das IPPs humanas apenas 10% foram catalogadas. Por outro lado, em aprendizado de máquina, métodos baseados em kernels são frequentemente empregados para extrair automaticamente IPPs, atingindo resultados considerados estado da arte. Esses métodos usam informações léxicas, sintáticas ou semânticas como características. Entretanto, os resultados ainda são insuficientes, atingindo uma taxa relativamente baixa, em termos da medida F, devido à complexidade do problema. Apesar dos esforços em produzir kernels, cada vez mais sofisticados, usando árvores sintáticas como árvores constituintes ou de dependência, pouco é conhecido sobre o desempenho de outras abordagens de aprendizado de máquina como, por exemplo, as redes bayesianas. As àrvores constituintes são estruturas de grafos que contêm informação importante da gramática subjacente as sentenças de textos contendo IPPs. Por outro lado, a rede bayesiana permite modelar algumas regras da gramática e atribuir para elas uma distribuição de probabilidade de acordo com as sentenças de treinamento. Neste trabalho de mestrado propõe-se um método para construção automática de redes bayesianas a partir de árvores contituintes para extração de IPPs. O método foi testado em cinco corpora padrões da extração de IPPs, atingindo resultados competitivos, em alguns casos melhores, em comparação a métodos do estado da arteExtracting Protein-Protein Interactions (PPIs) from text is a relevant problem in the biomedical field and a challenge in the area of machine learning. In the biomedical field, the PPIs are fundamental to understand the functioning of living organisms. However, the number of articles related to PPIs is increasing rapidly, hence it is impractical to identify and catalog them manually. For example, in the case of human PPIs only 10 % have been cataloged. On the other hand, machine learning methods based on kernels are often employed to automatically extract PPIs, achieving state of the art results. These methods use lexical, syntactic and semantic information as features. However, the results are still poor, reaching a relatively low rate of F-measure due to the complexity of the problem. Despite efforts to produce sophisticate kernels, using syntactic trees as constituent or dependency trees, little is known about the performance of other Machine Learning approaches, eg, Bayesian networks. Constituent tree structures are graphs which contain important information of the underlying grammar in sentences containing PPIs. On the other hand, the Bayesian network allows modeling some rules of grammar and assign to them a probability distribution according to the training sentences. In this master thesis we propose a method for automatic construction of Bayesian networks from constituent trees for extracting PPIs. The method was tested in five corpora, considered benchmark of extraction of PPI, achieving competitive results, and in some cases better results when compared to state of the art method

PREDICIENDO PARTIDOS DEL MUNDIAL FIFA BRASIL 2014

El objetivo de este artículo es mostrar por qué las herramientas del novel campo de estudio llamado Big Data, está teniendo un creciente interés en diversas áreas alrededor del mundo. Para ello, se abordó una de las herramientas de Big Data denominada Machine Learning, específicamente un enfoque probabilístico basado en el Teorema de Bayes. Con este enfoque se propone la construcción de un modelo que permita predecir el ganador en un partido de fútbol a partir de información histórica. Esta información histórica contempla los últimos tres años de partidos disputados por cada una de las 32 selecciones participantes en el mundial FIFA Brasil 2014. A pesar de que el modelo es simple, éste obtuvo resultados competitivos en comparación con los resultados obtenidos por una red neuronal y un portal web de predicciones deportivas. Lo resultados proporcionados por las técnicas de Big Data fueron interesantes a pesar de la alta incerteza que presenta un partido de fútbol. Además, para el gobierno y empresas, estas técnicas podrían ser empleadas para salvar vidas, ahorrar tiempo y dinero en tareas críticas