Show simple item record

dc.contributor.advisorLozano Alonso, José Antonio
dc.contributor.advisorMazuelas, Santiago
dc.contributor.authorÁlvarez Castro, Verónica
dc.date.accessioned2024-01-31T10:19:09Z
dc.date.available2024-01-31T10:19:09Z
dc.date.issued2023-09-25
dc.date.submitted2023-09-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/64497
dc.description151 p.es_ES
dc.description.abstractEn esta tesis, establecemos metodologías para el aprendizaje supervisado a partir de una secuencia de tareas dependientes del tiempo que explotan eficazmente la información de todas las tareas, proporcionan una adaptación multidimensional a los cambios de tareas y ofrecen garantías de rendimiento ajustadas y computables. Desarrollamos métodos para entornos de aprendizaje supervisado en los que las tareas llegan a lo largo del tiempo, incluidas técnicas de clasificación supervisada bajo concept drift y técnicas de continual learning. Además, presentamos técnicas de previsión de la demanda de energía que pueden adaptarse a los cambios temporales en los patrones de consumo y evaluar las incertidumbres intrínsecas de la demanda de carga. Los resultados numéricos muestran que las metodologías propuestas pueden mejorar significativamente el rendimiento de los métodos existentes utilizando múltiples conjuntos de datos de referencia. Esta tesis hace contribuciones teóricas que conducen a algoritmos eficientes para múltiples escenarios de aprendizaje automático que proporcionan garantías de rendimiento computables y un rendimiento superior al de las técnicas más avanzadas.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.titleSupervised learning in time-dependent environments with performance guaranteeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holderAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.holder(cc)2023 VERONICA ALVAREZ CASTRO (cc by-nc-nd 4.0)
dc.identifier.studentID1032924es_ES
dc.identifier.projectID23597es_ES
dc.departamentoesCiencia de la computación e inteligencia artificiales_ES
dc.departamentoeuKonputazio zientziak eta adimen artifizialaes_ES


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España