Aprendizaje semisupervisado

Abstract

La presente memoria tiene como objetivo estudiar los conceptos fundamentales del aprendizaje semisupervisado, además de exponer algunas hipótesis necesarias para el correcto funcionamiento de algunos de sus métodos, que también explicaremos. Para ello, en el primer capítulo partiremos de las nociones básicas del aprendizaje automático, hasta llegar a las principales del aprendizaje semisupervisado, junto con las suposiciones anteriormente mencionadas. Más adelante, en el segundo capítulo expondremos algunas técnicas de validación que usaremos en los algoritmos propios de dicho aprendizaje, que explicaremos en el tercero, y con su implementación en R en el cuarto; para finalizar, en el quinto capítulo se presentará alguna aplicación con datos reales.

The objective of this work is to study the essential concepts for semisupervised learning, as well as to explain some assumptions that are necessary for the proper operation of some methods, which will also be explained. To achieve this goal, in the first chapter we will start from the basic notions of machine learning, to the ones of semi-supervised learning, along with the above assumptions. Later, in the second chapter we will explain some validation techniques which we will use in the algorithms of this type of learning, which we will explain in the third one, and with its implementation in R in the fourth one; finally, in the fifth chapter some applications based on real data will be presented.