Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)es
dc.contributor.advisorMayr, Franzes
dc.contributor.advisorYovine, Sergioes
dc.contributor.authorVilensky, Federicoes
dc.date.accessioned2022-12-15T13:30:52Z-
dc.date.available2022-12-15T13:30:52Z-
dc.date.issued2022-11-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/2373-
dc.description.abstractEl siguiente proyecto es una extensión y reestructura del framework de algoritmos de aprendizaje de autómatas basados en MAT, desarrollado por la Cátedra de Inteligencia Artificial de la Universidad ORT Uruguay. El objetivo del trabajo es doble, primero re-arquitecturar el framework para que sea más fácilmente extensible, y segundo, agregar un algoritmo de aprendizaje de autómatas simbólicos. La primera etapa del trabajo consistió en la revisión, rediseño y reimplementación de gran parte de la plataforma de aprendizaje activo desarrollada por la Cátedra de Inteligencia Artificial. En la segunda etapa, se llevó adelante una investigación teórica que se centró en la inferencia gramatical y en el estudio de dos algoritmos de aprendizaje de autómatas simbólicos, concretamente los propuestos por Maler-Mens y Argyros-D'Antoni. Luego de un análisis de estos, se decidió por el uso de autómatas simbólicos por la facilidad que pueden tener para la representación de alfabetos grandes, potencialmente infinitos. Una vez implementado, se comparará el algoritmo contra el algoritmo desarrollado por Angluin.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.rightsAcceso abiertoes
dc.subjectActive learninges
dc.subjectLanguage modelses
dc.titleActive Learning Over Large Alphabetses
dc.typeTrabajo final de gradoes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiFMV_1_2019_1_155913es
dc.type.versionAceptadoes
dc.identifier.urlhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=93705-
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Informaciónes
Aparece en las colecciones: Publicaciones de ANII

Archivos en este ítem:
archivo Descripción Tamaño Formato  
20220928_ID_185975_proyecto.pdf789.05 kBAdobe PDFDescargar

Las obras en REDI están protegidas por licencias Creative Commons.
Por más información sobre los términos de esta publicación, visita: Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)