Seminario: Una Introducción a SVM (Support Vector Machines)
Las Máquinas de Vectores Soporte son nuevas estructuras de aprendizaje basadas en la teoría estadística del aprendizaje. Se basan en transformar el espacio de entrada en otro de dimensión superior (espacio de llegada) en el que el problema puede ser resuelto mediante un hiperplano óptimo (de máximo margen). El método de los vectores soporte es un método general para la resolución de problemas de clasificación, regresión y estimación. El método fue propuesto por V. Vapnik en 1964 en problemas de reconocimiento de patrones. En los años 90 el método fue generalizado y en la actualidad es objeto de un gran interés, por su mejor desempeño que las Redes Neuronales. SVM ha sido utilizado en aplicaciones en reconocimiento de patrones, reconocimiento de rostros, reconocimiento de caracteres, genética, diagnóstico del tejido humano, clasificación de documentos, modelación de sólidos e interfaces humano-computador.
En la conferencia se analizan los conceptos básicos con ejemplos simples sobre reconocimiento de patrones, vectores de rasgos, el problema de clasificación, se introduce el langrangiano, se conceptualizan las tareas del SVM y su entrenamiento, se formulan los problemas en el espacio de entrada y de llegada, se estudian los kernels más utilizados, y se analizan las similitudes y diferencias con la Redes Neuronales. Además se dan ejemplos de clasificadores simples y de datos duros de clasificar, del problema de regresión no lineal, estimación de soporte de distribución y modelación de sólidos. La figura propone el mapeo del teapot de la Universidad de Utah a un hiperplano en un espacio de llegada altamente dimensional. El proceso se realiza usando SVM. Se regresa el teapot al espacio de entrada preservando la topología del asa. De esta manera se aproxima el teapot por un plano en el espacio de llegada y por una función matemática conocida en el espacio de entrada. Este problema es teóricamente resoluble usando ANN pero difícil de resolver con este enfoque. Se recomienda visitar previamente la dirección http://www.kernel-machines.org/ para tutoriales, software, publicaciones, libros, eventos y bases de datos.
Audiencia:
Estudiantes y profesionales interesados en técnicas de visualización en ciencias, ingeniería y medicina.
Patrocinantes:
Centro de Cálculo Científico Universidad de Los Andes (CeCalCULA).
Expositores:
Profesor Guillermo Montilla
(http://www.cecalc.ula.ve/~sergio/Cecalcula/Seminarios/Ponentes/GuillermoMontilla.html)
Comité Organizador:
- Dr. Sergio Rojas
Investigador Asociado
Centro de Cálculo Científico
Universidad de Los Andes
E-mail: sergio@cecalc.ula.ve
- Dr. Luis núñez
Director
Centro de Cálculo Científico
Universidad de Los Andes
E-mail: nunez@ula.ve
Lugar y Fecha:
Fecha de Realización:
Viernes, 13 de febrero de 2004
Horario:
9:30 a.m.
Dirección:
Edificio General Masini, piso 5.
Avenida 4 (entre calles 18-19).
Mérida, Estado Mérida.
Venezuela.
Información e Inscripciones:
Costo:
Entrada Gratis.
Información de Contacto:
Sergio Rojas
E-mail: sergio@cecalc.ula.ve
Seminario programado como actividad de "La Cátedra Merideña de Formación en Ciencias Computacionales".
Información Adicional:
Para más detalles, referirse a la página web del evento
(http://www.cecalc.ula.ve/~sergio/seminarios.html).
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