Metaaprendizaje para la selección de los mejores algoritmos de descubrimiento causal
William Senfuma
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Metaaprendizaje para la selección de los mejores algoritmos de descubrimiento causal

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La selección del mejor algoritmo de descubrimiento causal para cualquier conjunto de datos nuevo es un proceso difícil y lento, ya que requiere que el investigador tenga conocimientos previos sobre los algoritmos de aprendizaje de estructuras estándar existentes. Esta investigación propone un novedoso enfoque de metaaprendizaje para este problema. El metaaprendizaje se refiere al aprendizaje sobre algoritmos de aprendizaje en el que se utilizan diferentes tipos de metadatos, como propiedades del problema de aprendizaje, medidas de rendimiento de diferentes algoritmos y patrones previos der...