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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)-
dc.contributor.advisorYovine, Sergioes
dc.contributor.advisorMayr, Franzes
dc.contributor.authorda Silva, Juan Pedroes
dc.contributor.authorIturbide, Martínes
dc.contributor.authorGarat, Alejoes
dc.date.accessioned2024-09-13T13:27:06Z-
dc.date.available2024-09-13T13:27:06Z-
dc.date.issued2024-05-03-
dc.identifier.otherhttps://hdl.handle.net/20.500.11968/6966-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3626-
dc.description.abstractEl presente trabajo contribuye al campo de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI, por sus siglas en inglés). Nuestro objetivo es mejorar algoritmos, optimizar procesos y realizar una revisión exhaustiva del estado del arte. En concreto, se proponen optimizaciones para los algoritmos de extracci´on, probados en la competencia internacional TAYSIR, y proponemos la implementación del algoritmo Observation Pack con el fin de mejorar la eficiencia de los algoritmos existentes. Además, se lleva a cabo una revisión detenida de los algoritmos L∗ y Kearns Vazirani, así como de los diferentes oráculos utilizados para la extracción de modelos.es
dc.description.sponsorshipANIIes
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.rightsAcceso abierto*
dc.subjectInteligencia artificiales
dc.subjectInferencia regulares
dc.subjectRed neuronal artificiales
dc.titleAnalysis, Evaluation and Improvement of Active Regular Inference Algorithms for Neural Sequence Acceptorses
dc.typeTrabajo final de gradoes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiIA_1_2022_1_173516es
dc.identifier.aniiFMV_1_2023_1_175864es
dc.type.versionPublicadoes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Información/Ciencias de la Computación e Informaciónes
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