Estudio y comparación de algoritmos de aprendizaje incremental de clases
| dc.contributor.advisorTFE | Galar Idoate, Mikel | |
| dc.contributor.affiliation | Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias | es_ES |
| dc.contributor.affiliation | Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa | eu |
| dc.contributor.author | Alonso Beortegui, Alberto | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-29T06:08:55Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.date.updated | 2022-07-19T08:55:12Z | |
| dc.description.abstract | El aprendizaje continuo, en aprendizaje automático, es la habilidad del modelo de aprender nuevas tareas, clases y/o nuevas distribuciones de los datos sin olvidar los conceptos aprendidos anteriormente. Debido a la naturaleza del entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático, basado en gradientes, se da un fenómeno conocido como olvido catastrófico, es decir, el modelo tiende a olvidar abruptamente información previamente aprendida al adaptarse a nueva información. En este trabajo se realizará un estudio y comparación de los algoritmos del estado del arte de aprendizaje continuo en situaciones de llegada incremental de clases. | es_ES |
| dc.description.abstract | Continual learning, in the machine learning field, is the ability of the model to learn new tasks, classes and/or new data distributions without forgetting previously learned concepts. Due to the nature of the training of machine learning models, based on gradients, a phenomenon known as catastrophic forgetting occurs, i.e., the model tends to abruptly forget previously learned information when adapting to new information. In this work, we will carry out a study and comparison of the state-of-the-art algorithms in continual learning in situations of class incremental learning. | en |
| dc.description.degree | Graduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarra | es_ES |
| dc.description.degree | Datu Zientzietan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan | eu |
| dc.embargo.inicio | 2022-07-29 | |
| dc.embargo.lift | 2027-06-01 | |
| dc.embargo.terms | 2027-06-01 | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.identifier.uri | https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/43625 | |
| dc.language.iso | spa | en |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje profundo | es_ES |
| dc.subject | Olvido catastrófico | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje continuo | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje incremental de clases | es_ES |
| dc.subject | Artificial intelligence | en |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | Deep learning | en |
| dc.subject | Catastrophic forgetting | en |
| dc.subject | Continual learning | en |
| dc.subject | Class incremental learning | en |
| dc.title | Estudio y comparación de algoritmos de aprendizaje incremental de clases | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorTFEOfPublication | 44c7a308-9c21-49ef-aa03-b45c2c5a06fd | |
| relation.isAdvisorTFEOfPublication.latestForDiscovery | 44c7a308-9c21-49ef-aa03-b45c2c5a06fd |