LABORATORIO DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES
Descripción del Laboratorio
En este laboratorio se diseñan nuevos algoritmos para solucionar problemas no triviales de clasificación, selección de características, minería de datos, predicción y temas afines.
Objetivo General
Desarrollar nuevo conocimiento en las áreas de reconocimiento de patrones basado en lógica combinacional, menería de datos, redes neuronales recurrentes, aprendizaje reforzado, reconocimiento basado en lógica difusa, aprendizaje reforzado y temas afines.
Objetivos Específicos:
- Desarrollo de nuevos algoritmos en las áreas del laboratorio
- Formación de recursos humanos a nivel maestría y doctorado
- Solución de problemas reales asociados a las áreas del laboratorio
Temas Abordados:
- Minería de Datos
- Selección de Variables
- Aprendizaje Basado en Grafos
- Conjuntos de Datos Desbalanceados
- Reconocimientos Lógico Combinatorio de Patrones
- Selección de Prototipos
- Redes Neuronales Híbridas y Recurrentes
- Aprendizaje por Refuerzo Relacional
- Cómputo Suave para Clasificación de Patrones
Investigadores
Dr. Enrique Muñoz de Cote Flores Luna
Dr. Francisco Martínez Trinidad
Dr. Eduardo Morales Manzanares
Dr. Hugo Jair Escalante Balderas
Pagina de Laboratorio
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