Resumo

VALENCIA-DUQUE, Jorge Eliecer; MERA, Carlos  e  SEPULVEDA, Lina Maria. Visualización de conjuntos de datos de múltiples instancias. RISTI [online]. 2020, n.39, pp.84-99. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.39.84-99.

En el reconocimiento de patrones, los algoritmos de aprendizaje de múltiples instancias han ganado importancia puesto que evitan que el usuario tenga que delimitar, las imágenes de forma individual, para el reconocimiento de objetos. Esto supone una ventaja frente a los algoritmos de aprendizaje tradicional, puesto que disminuyen considerablemente el tiempo requerido para preparar el conjunto de datos. No obstante, una desventaja es que los conjuntos de datos resultantes suelen ser complejos, lo que dificulta su representación visual usando las técnicas tradicionales de visualización de información. Así, en este trabajo se propone una herramienta para la visualización y análisis de conjuntos de datos del paradigma de aprendizaje de múltiples instancias. La propuesta de visualización fue evaluada utilizando el criterio de expertos. Además, se realizaron diferentes pruebas que muestran que una correcta visualización puede ayudar a tomar decisiones sobre el conjunto de datos para mejorar la precisión de la clasificación.

Palavras-chave : Aprendizaje de múltiples instancias; Visualización de información; Análisis visual.

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