RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Aplicaciones de la teoría de la información en el aprendizaje automático
A1 Santos Pascual, Miguel
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Cuello de Botella de la Información
K1 Doble descenso
K1 Desigualdad de potencias de entropía
AB Paralelo al desarrollo del aprendizaje automático, aparece un concepto llamado overfitting. Esta idea hace referencia a aquellos modelos que se ajustan demasiado bien a los datos de entrenamiento pero no dan buenos resultados de cara a predicciones posteriores y siempre ha supuesto un reto complicado de evitar. Además, con la aparición de las redes neuronales, los avances que se habían hecho en relación a este problema parecen llevar a contradicciones. Surge así el Cuello de Botella de la Información, un intento de dar solución a estos nuevos descubrimientos. Este nuevo modelo, que busca eliminar la información irrelevante de los datos de entrenamiento, se basa en la matemática que la teoría de la información de Shannon proporciona. A su vez, esta nos permite desarrollar analíticamente casos mas concretos como es el caso Gaussiano y finalmente aplicar estos nuevos avances de forma numérica y computacional para entender más todos estos fenómenos mencionados.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71069
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71069
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 22-nov-2024