{"id":9328,"date":"2020-04-16T11:14:58","date_gmt":"2020-04-16T11:14:58","guid":{"rendered":"https:\/\/roboticslab.uc3m.es\/proyecto\/alma\/"},"modified":"2020-04-16T11:14:58","modified_gmt":"2020-04-16T11:14:58","slug":"alma","status":"publish","type":"proyecto","link":"https:\/\/roboticslab.uc3m.es\/es\/proyecto\/alma\/","title":{"rendered":"ALMA"},"content":{"rendered":"<div><span style=\"font-size: 13.008px;\">El Aprendizaje Autom\u00e1tico Algebraico (AML) se ha propuesto recientemente como un nuevo paradigma de aprendizaje que se basa en el \u00c1lgebra Abstracta, el Modelo&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">Teor\u00eda. A diferencia de otros algoritmos de aprendizaje populares, AML no es un m\u00e9todo estad\u00edstico, sino que produce modelos generalizadores a partir de la sem\u00e1ntica&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">incrustaciones de datos en estructuras algebraicas discretas, con las siguientes propiedades:<\/span><\/div>\n<div>\n<ul>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">P1: Es mucho menos sensible a las caracter\u00edsticas estad\u00edsticas de los datos de entrenamiento y no ajusta (ni siquiera utiliza) par\u00e1metros.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">P2: Tiene el potencial de integrar sin fisuras la informaci\u00f3n compleja y no estructurada contenida en los datos de formaci\u00f3n, con una representaci\u00f3n formal de los conocimientos humanos y los requisitos.&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">del conocimiento y las necesidades humanas;<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">P3. Utiliza representaciones internas basadas en conjuntos discretos y grafos, lo que ofrece un buen punto de partida para generar humanos&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">comprensibles, descripciones de qu\u00e9, por qu\u00e9 y c\u00f3mo se ha aprendido<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">P4. Puede aplicarse de forma distribuida, evitando las recopilaciones centralizadas de grandes conjuntos de datos que vulneran la intimidad, en favor de un sistema de gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n.&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">colaboraci\u00f3n de muchos aprendices locales a nivel de representaciones parciales aprendidas.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div><span style=\"font-size: 13.008px;\"><br \/><\/span><\/div>\n<div><span style=\"font-size: 13.008px;\">El objetivo del proyecto es aprovechar las propiedades anteriores de AML para una nueva generaci\u00f3n de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico interactivos y centrados en el ser humano.&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">interactivos centrados en el ser humano:<\/span><\/div>\n<div>\n<ul>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">Reducir el sesgo y prevenir la discriminaci\u00f3n reduciendo la dependencia de las propiedades estad\u00edsticas de los datos de entrenamiento (P1), integrando el conocimiento humano con las restricciones (P2) y explorando el c\u00f3mo y el porqu\u00e9 del proceso de aprendizaje (P3).&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">humano con restricciones (P2) y explorando el c\u00f3mo y el porqu\u00e9 del proceso de aprendizaje (P3).<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">Facilitar la confianza y la fiabilidad respetando las limitaciones \u00abduras\u00bb definidas por el ser humano en el proceso de aprendizaje (P2) y mejorando&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">explicabilidad del proceso de aprendizaje (P3)<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">Integrar restricciones \u00e9ticas complejas en los sistemas de IA humana yendo m\u00e1s all\u00e1 de la prevenci\u00f3n b\u00e1sica de los prejuicios y la discriminaci\u00f3n (P2) para&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">dar forma interactiva a la \u00e9tica relacionada con el proceso de aprendizaje entre los humanos y el sistema de IA (P3)<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 13.008px;\">Facilitar un nuevo m\u00e9todo de aprendizaje colaborativo distribuido e incremental superando el enfoque dominante de procesamiento de datos centralizado y fuera de l\u00ednea (P4).&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 13.008px;\">de procesamiento de datos (P4)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<div><\/div>\n<div>\n<a href=\"https:\/\/cordis.europa.eu\/project\/id\/952091\" target=\"_parent\" rel=\"noopener\">https:\/\/cordis.europa.eu\/project\/id\/952091<\/a>\n<\/div>\n<div>\n<a href=\"https:\/\/alma-ai.eu\" target=\"_parent\" rel=\"noopener\">https:\/\/alma-ai.eu<\/a>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El aprendizaje autom\u00e1tico algebraico (AML) se ha propuesto recientemente como un nuevo paradigma de aprendizaje basado en el \u00e1lgebra abstracta y la teor\u00eda de modelos. A diferencia de otros algoritmos de aprendizaje populares, AML no es un m\u00e9todo estad\u00edstico, sino que produce modelos generalizadores a partir de incrustaciones sem\u00e1nticas de datos en estructuras algebraicas discretas.<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":3249,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"categories":[74,75],"class_list":["post-9328","proyecto","type-proyecto","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-proyectos","category-proyectos-destacados-de-la-ue"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>ALMA - Laboratorio de rob\u00f3tica<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ALMA - Laboratorio de rob\u00f3tica\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El aprendizaje autom\u00e1tico algebraico (AML) se ha propuesto recientemente como un nuevo paradigma de aprendizaje basado en el \u00e1lgebra abstracta y la teor\u00eda de modelos. 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