Datuak batzeko metodo berriak, ikasketa automatikoko arazo orokorretan aplikatzeko
Ekitaldiaren deskribapen orokorra
Ikerketa-lerro hau eredu horietan erabilitako funtzio matematikoak aztertzera eta orokortzera bideratuta dago, haien aplikagarritasuna handitzeko eta malgutasun handiagoa emateko, informazio mota desberdinak irudikatzeko. Bereziki, agregazio funtzioak aztertzen dira, hau da, datu multzo bat balio adierazgarri bakar batean kondentsatzen duten eragileak, multzoaren informazio garrantzitsua modu eraginkorrean atzemateko aukera ematen dutenak.
Proiektua tresna matematiko berrien diseinuak datuak modu zehatzagoan irudikatzeko gai diren inteligentzia artifizialeko ereduak nola sor ditzakeen ikertzen ari da, beharrezko informazio kopuru txikiena erabiliz. Agregazio funtzio egokia aukeratzea ez da ez bakarra ez unibertsala; datuen izaeraren eta aztertu nahi den fenomenoaren araberakoa da. Testuinguru batzuetan, egokia da batez bestekoetan oinarritutako neurriak erabiltzea; beste batzuetan, berriz, informazio garrantzitsuena muturreko balioekin lotuta egon daiteke, hala nola maximoekin edo minimoekin.
Eransketa funtzio berriak sistematikoki garatzeak eta inteligentzia artifizialeko ereduetan txertatzeak aukera ematen du analisi prozesua arazo espezifiko bakoitzera egokitzeko, datuen irudikapen gaitasuna hobetuz eta inteligentzia artifizialaren esparruan aurrerapen teoriko eta metodologikoan lagunduz.
Helburuak
Proiektu honen helburua agregazio-funtzioen eta inteligentzia artifizialarekin duten erlazioaren azterketa teorikoa egitea da, egitura aljebraiko konplexuetan dituzten oinarri matematikoak aztertuz. Azterketa horren helburua oinarri teoriko sendo bat ezartzea da, kontzeptu matematiko sendoagoak eta orokorragoak garatzea ahalbidetuko duena, ikuspegi formaletik eraginkorragoak eta sendoagoak diren inteligentzia artifizialeko ereduei eusteko gai izango direnak.
Esparru honetan, proiektuaren helburua funtzio horien ulermenean eta formalizazioan sakontzea da, gorputz teoriko koherente eta ondo egituratu bat sendotuz, tresna matematikoen orokortzea eta ondoren inteligentzia artifizialeko ereduen diseinuan eta garapenean aplikatzea erraztuko duena, baita antzeko beste arlo batzuetan ere.
Proiektu honetan jorratzen diren orokortzeak ikuspegi osagarri desberdinei jarraituz gara daitezke.
Alde batetik, gorputz aljebraiko abstraktuen gainean zehaztutako agregazio funtzioak eraikitzea proposatzen da. Literaturan aurretiazko metodoak dauden arren, ez da ezarri haren karakterizazio osoa, eta proiektu honetan planteatutako eraikuntzak ikuspegi berritzaile bat sartzen du, dauden formulazioak baino malgutasun eta orokortze gaitasun handiagoa eskaintzen duena.
Bestalde, proiektuak egitura aljebraiko konplexuak aztertzea aurreikusten du, hiperkuboa bereziki, datu-bektore anitzen aldi bereko tratamendurako esparru matematiko gisa. Egitura horrek aukera ematen du gizabanako askok emandako informazioa duten egoerak modelatzeko, bakoitza aldagai multzo zabal batek deskribatuta, hala nola sintoma edo baldintza kliniko ugari dituzten pazienteen analisian. Hala ere, hiperkuboaren erabilerak erronka teoriko garrantzitsuak planteatzen ditu; izan ere, simetria, asoziatibitatea edo monotonia bezalako funtsezko propietateek ez dute orokortze natural bakarra onartzen, eta horrek kontzeptu eta emaitza berriak garatzeko espazioa irekitzen du.
Era berean, proiektuak datuen arteko independentzia eta mendekotasuna aztertzen ditu, agregazio prozesuaren funtsezko alderdi gisa. Aldagaiak independenteak diren edo mendekotasun erlazioak dituzten zehaztea funtsezkoa da informazioa behar bezala irudikatzeko. Datu independenteen kasuan ondo ezarritako marko matematikoak dauden bitartean, mendekotasunen modelizazioak arazo irekia izaten jarraitzen du, eta horrek tresna teoriko berriak eskatzen ditu. Testuinguru horretan, helburua erlazio horiek edo horien gabezia esplizituki errespetatzen dituzten eta analisi bakoitzaren premia espezifikoetara egokitu daitezkeen agregazio-funtzioak deskribatzea eta garatzea da.
Ekoizpen zientifikoa
A. Goñi, M. Gómez and R. Pérez, "Construction of uninorms on bounded lattices: augmenting the flexibility of choice" presented at the 14th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology Riga, Latvia, July 21-25, 2025.
A. Goñi, M. Gómez and R. Pérez, "Introduction to uninorms on bounded lattices. Working with the flexibility of choice", seminary presented at the VI European Summer School on Fuzzy Logic and Applications, Riga, Latvia, July 28–August 1, 2025
A. Goñi, M. Gómez and R. Pérez, "Families of uninorms" poster presented at the RSME's 7th Congress of Young Researchers, Bilbao, Spain, January 13–17, 2025
Finantzaketa
Nafarroako Kutxa Fundazioarekin sinatutako lankidetza-hitzarmena, neurozientzia konputazionalean doktoratu aurreko ikerketarako beken programaren barruan.
Proiektu gehiago
Calle del Sadar, s/n
31006 Pamplona (Navarra)
info@naircenter.eu
