Aprendizaje estadístico para la modelización de sistemas
Okba Taouali
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Aprendizaje estadístico para la modelización de sistemas

Aprendizaje estadístico para modelizar sistemas en espacios de núcleos de Hilbert que se reproducen

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El trabajo presentado en este informe se inscribe en el ámbito del Aprendizaje Automático, donde el objetivo es modelizar un sistema no lineal e identificar en línea los parámetros del modelo en cuestión. Este modelo se desarrolla en un espacio de Hilbert de núcleos reproductores (RKHS). Estos modelos, denominados de representación o de caja negra, son lineales con respecto a sus parámetros. Han tenido mucho éxito en la identificación de sistemas no lineales mediante métodos kernel.