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dc.date.accessioned 2019-12-20T14:06:37Z
dc.date.available 2019-12-20T14:06:37Z
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87802
dc.description.abstract En este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación supera es
dc.format.extent 5-8 es
dc.language es es
dc.subject Aprendizaje automático es
dc.subject Grafos es
dc.subject Aprendizaje semi supervisado es
dc.subject Términos de regularización es
dc.title Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.issn 2683-8966 es
sedici.creator.person Albanese, Francisco es
sedici.creator.person Feuerstein, Esteban es
sedici.creator.person Lombardi, Leandro es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2019-09
sedici.relation.event V Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2019) - JAIIO 48 (Salta) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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