Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente

dc.creatorAlbanese, Francisco
dc.creatorFeuerstein, Esteban
dc.creatorLombardi, Leandro
dc.date2019-09
dc.date2019-12-20T14:06:37Z
dc.date.accessioned2023-07-14T17:53:33Z
dc.date.available2023-07-14T17:53:33Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87802
dc.identifierissn:2683-8966
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7429252
dc.descriptionEn este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación supera
dc.descriptionSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
dc.formatapplication/pdf
dc.format5-8
dc.languagees
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectGrafos
dc.subjectAprendizaje semi supervisado
dc.subjectTérminos de regularización
dc.titleRegularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


Este ítem pertenece a la siguiente institución