Resumen de Cambio del entorno Netbeans+Java al entorno Colaboratory+Python para el aprendizaje de algoritmos basados en Adaboost. Valoración inicial de los resultados obtenidos
Ramón Rizo Aldeguer, Mar Pujol López, Fidel Aznar Gregori, Francisco A. Pujol López, Patricia Compañ Rosique, Francisco Mora Lizán, Juan Antonio Puchol García, Mireia Sempere Tortosa, Javier Botana Gómez, Pilar Arques Corrales, Carlos Rizo Maestre, María José Pujol López
Los algoritmos AdaBoost (Adaptive Boosting) forman parte del cuerpo teórico-práctico de la asignatura Sistemas Inteligentes. AdaBoost se basa en la premisa de poder obtener un clasificador automático fuerte a partir de varios clasificadores débiles. Los estudiantes, después de abordar este tema, deben ser capaces de construir clasificadores automáticos fuertes utilizando diferentes colecciones de clasificadores débiles con la finalidad de utilizarlos en entornos para el reconocimiento automático de objetos. Siendo el objeto de estudio los algoritmos AdaBoost, los estudiantes utilizan la plataforma Netbeans+Java como soporte de las distintas experimentaciones que realizan. En una primera etapa, se han definido las cuestiones para valorar la introducción de la plataforma Colaboratory+Python con la finalidad de aprender las técnicas de diseño e implementación de algoritmos AdaBoost.
Posteriormente, se han diseñado y elaborado encuestas que permiten obtener los datos de rendimiento y, por último, se ha realizado el análisis estadístico de los resultados de las encuestas. En este primer estudio han participado dos grupos de 25 estudiantes. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto que se alcanzan los objetivos establecidos. Se desea destacar el soporte de la Red de Investigación “Sistemas Inteligentes. Aprendizaje de algoritmos basados en Adaboost utilizando la plataforma Colaboratory”, Red ICE 2018-2019 con código 4480
