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dc.contributor.authorMelgoza Gutiérrez, Jorge
dc.contributor.otherGuerra Hernández, Alejandro
dc.contributor.otherCruz Ramírez, Nicandro
dc.date.accessioned2017-01-31T16:14:56Z
dc.date.available2017-01-31T16:14:56Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://cdigital.uv.mx/handle/123456789/1078
dc.identifier.urihttp://cdigital.uv.mx/handle/123456789/46833
dc.descriptionEn la presente tesis se describe un protocolo de aprendizaje colaborativo, modelado e implementado bajo el paradigma de agentes y artefactos, para hacer frente a datos de entrenamiento heterogéneos, es decir, con particionamiento vertical de los ejemplos. Los artefactos encapsulan objetos y métodos de Weka con los que se implementa el algoritmo de aprendizaje para inducir árboles de decisión, basado en una versión modificada de J48; mientras que los agentes se encargan de gestionar el flujo del proceso de aprendizaje. El protocolo propuesto ha sido probado con conocidas bases de datos del UCI Machine Learning Repository, comparando la precisión obtenida por la propuesta basada en agentes, contra la tradicional implementación centralizada de J48. Los resultados muestran que el protocolo de aprendizaje colaborativo logra una precisión equivalente a la obtenida con J48, sin perder la privacidad sobre las instancias de entrenamiento. Además de la implementación del protocolo de aprendizaje se desarrolló una herramienta para particionar los datos de forma vertical y así poder ejecutar el experimento de forma concurrente.es_SP
dc.language.isoeses_SP
dc.publisherUniversidad Veracruzana. Facultad de Física e Inteligencia Artificial. Región Xalapa.
dc.subjectAprendizaje colaborativoes_SP
dc.subjectMinería de datoses_SP
dc.subjectInteligencia artificiales_SP
dc.subjectPartición (Base de datos)
dc.subjectAgentes inteligentes (Software para computadora)
dc.titleProtocolo colaborativo en un Sistema Multi-Agentes BDI para minería de datos con particionamiento verticales_SP
dc.typeTesis de Maestriaes_SP


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