TFG, TFM
NOMBRE Y APELLIDOS DE LOS TUTORES/AS
1. Aurélien Decelle
e-mail de contacto para el alumnado interesado: aurelien.decelle@upm.es
ESCUELAS EN LA QUE SE OFERTA: ETSII
(TÁCHESE LO QUE NO PROCEDA)
RESUMEN:
Los modelos generativos en Aprendizaje Automático permiten capturar las estadísticas no triviales de distintos conjuntos de datos ajustando una distribución de probabilidad sobre dichos datos. En particular, son capaces de generar nuevos datos similares a los del conjunto original. El objetivo de este TFG/TFM es estudiar cómo los modelos basados en energía, una clase particular de modelos generativos, pueden mapearse a una distribución probabilística de tipo exponencial donde se puede leer directamente las interacciones entre las entradas. En este marco, se podrá analizar cómo el modelo generativo infiere interacciones efectivas entre las variables de entrada. El trabajo consistirá en entrenar este tipo de modelos sobre una serie de conjuntos de datos propuestos, estudiar los acoplamientos inferidos y compararlos con las propiedades estadísticas del conjunto original.
Los programas de simulación numérica se harán en Python.