An approach for improving the performance of learning probabilistic deterministic finite automata

Abstract

El presente desarrollo de tesis busca progresar sobre las líneas de investigación existentes en referencia a la inferencia de Probabilistic Deterministic Finite Automata (PDFAs) desde modelos de lenguajes en un marco de caja negra y aprendizaje activo. El principal objetivo es subsanar los problemas encontrados en la literatura actual y avanzar hacia un algoritmo más eficiente.