Modelos bayesianos para la clasificación supervisada. Aplicaciones al análisis de datos de expresión genética

• Autores: Francisco Javier García Castellano
• Directores de la Tesis: Serafín Moral Callejón (dir. tes.), Andrés Cano Utrera (dir. tes.), Luis Miguel de Campos Ibáñez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2009
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pedro Larrañaga Múgica (presid.), Miquel Mulero Abellán (secret.), Silvia Acid Carrillo (voc.), José Antonio Lozano Alonso (voc.), José Miguel Puerta Callejón (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
    • Probabilidad
  • Ciencias de la vida
    • Genética
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• Resumen

  • En esta memoria se lleva a cabo un estudio de las distintas propuestas realizadas por otros autores en redes bayesianas, Haciendo una revisión exhaustiva de la aplicación de redes bayesianas en el tratamiento de datos de expresión genética.

    Se presenta una metodología para incorporar conocimiento experto en al aprendizaje automático de redes bayesianas.

    Se realizan distintas y variadas contribuciones en clasificadores bayesianos (árboles de clasificación, multiredes bayesianas y C-RPDAG) demostrando su validez con problemas clásicos de inteligencia artificial.

    Las distintas aportaciones se aplican con éxito a datos de expresión genética: En clasificación se consiguen resultados bastante mejores que los vistos en la literatura y la utilización de conocimiento experto en el aprendizaje de redes bayesianas siempre mejora los resultados.