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oai:rodin.uca.es:10498/339752024-12-03T10:23:40Zcom_10498_6086com_10498_6758com_10498_6617com_10498_6793col_10498_6087col_10498_6759col_10498_6794

Pérez Peña, Fernando Lafuente Molinero, Luis Muñoz Molina, Luis J. Ingeniería en Automática, Electrónica, Arquitectura y Redes de Computadores Matemáticas 2024-12-02T12:36:57Z 2024-12-02T12:36:57Z 2024-07-26 http://hdl.handle.net/10498/33975 Esta Tésis Doctoral presenta tres importantes contribuciones en el con- texto del análisis de la información contenida en conjuntos de datos que van a ser utilizados para entrenar modelos de Aprendizaje Automático. Estas contribuciones vienen dadas en la forma de nuevas herramientas y métricas para evaluar matemáticamente la mencionada información con- tenida. Además, en esta Tésis, diversos retos provinientes de diferentes escenarios industriales reales han sido resueltos a través de modelos de Aprendizaje Automático, en cuyo entrenamiento se han usado algunas de las mencionadas herramientas. application/pdf eng Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ open access Information density in highly dimensional training datasets doctoral thesis NA