Título : Active Learning Over Large Alphabets
Autor(es) : Vilensky, Federico
Fecha de publicación : nov-2022
Tipo de publicación: Trabajo final de grado
Versión: Aceptado
Supervisor(es) : Mayr, Franz
Yovine, Sergio
Publicado por: Universidad ORT Uruguay
Areas del conocimiento : Ciencias Naturales y Exactas
Ciencias de la Computación e Información
Otros descriptores : Active learning
Language models
Resumen : El 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.
URI / Handle: https://hdl.handle.net/20.500.12381/2373
URL : https://sisbibliotecas.ort.edu.uy/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=93705
Financiadores: Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Identificador ANII: FMV_1_2019_1_155913
Nivel de Acceso: Acceso abierto
Licencia CC: Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)
Aparece en las colecciones: Publicaciones de ANII

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