enriquecimiento del conocimiento previo en programaciÃ³n lÃ³gica ...

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3. Revisión de métodos 13analizar su efecto sobre el proceso de aprendizaje. En general no es fácil añadir nuevos métodos depreprocesamiento de datos, ya sean para manejar datos incompletos, inconsistentes o con ruido.Tomando en cuenta lo anterior en el siguiente capítulo presentamos los objetivos planteados para esteproyecto de investigación y la metodología a seguir.
Capítulo 4PropuestaA continuación presentamos los objetivos que se desprenden de las observaciones realizadas anteriormente,y la metodología que proponemos para alcanzar estos objetivos.4.1 Objetivos4.1.1 Objetivo principalIdentificar los métodos de discretización/agrupamiento (para atributos numéricos, categóricos y multivariables)que mejoren en mayor medida el rendimiento de los sistemas ILP (menor tiempo de aprendizaje), y lacalidad de las teorías inducidas (menor número de reglas, igual o mayor precisión 1 ).4.1.2 Objetivos particulares• Implementar un sistema ILP, escalable y modificable, que permita la adaptación de métodos de discretización/agrupamientode manera local, en el operador de refinamiento, y de manera global.• Investigar y recopilar los métodos de discretización/agrupamiento más actuales y adaptarlos al sistemaILP implementado.• Analizar un conjunto de bases de datos (principalmente del repositorio UCI machine learning repository[13]) con el sistema ILP sin los métodos de discretización/agrupamiento, y posteriormente conellos.• Comparar el rendimiento del sistema ILP, y la calidad de las teorías inducidas antes y después deañadir los métodos adaptados.• Determinar los métodos de discretización/agrupamiento, y las condiciones en que son aplicados, quepermitan un mayor rendimiento del sistema, y que induzcan las mejores teorías.4.2 MetodologíaPara alcanzar los objetivos planteados detallamos la metodología a seguir en la siguiente estructura.• Proyecto1 Resultados experimentales demuestran que el cambio de representación datos continuos a discretos (discretización), casi nuncaresulta en pérdida de precisión (algunas veces la mejora) pero si disminuye considerablemente el tiempo de aprendizaje [6].14
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