Algoritmos

Desarrollamos diversos algoritmos para habilitar la adquisición de conocimiento más allá del machine learning “plano”

MRE (meta recursive ensemble)

Es un ensemble de aprendizaje, modelado y predicción, que mezcla diversos algoritmos de aprendizaje y utiliza resultados destacados como features para las siguientes generaciones del ensemble, junto con extractores de features generales

 

RD (regresión diferencial genética)

Modelado de series de tiempo como matrices de ecuaciones diferenciales que puede incorporar las ecuaciones del campo que se está modelando, y más conocimiento de expertos

 

RER (recursive entity recognition)

Consiste en un dispatcher de digitalizadores y extractores de entidades para diversos formatos: tabular, urls, imagenes, audio, video. Las entidades obtenidas son contrastadas con DBPedia para ir asignando formalmente las características encontradas. Los elementos encontrados vuelven a pasar por el proceso.

Por ejemplo el audio encontrado en una página web es procesado y convertido a texto, y ese texto es analizado por el motor de lenguaje natural, junto con el texto de la página y textos encontrados en las imágenes. Toda la data forma extraída forma una nube de conocimiento, que puede ser consultada con SPARQL