Aprendizaje estadístico para la modelización de sistemas - Taouali, Okba
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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.

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Produktbeschreibung
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.
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Autorenporträt
Okba Taouali se doctoró en Ingeniería Eléctrica en 2010 por la École Nationale d'Ingénieurs de Monastir (ENIM). Actualmente es profesor en la ENIM (Túnez) y catedrático en el FCIT de la Universidad de Tabuk (Arabia Saudí). Sus intereses de investigación incluyen : Aprendizaje automático, métodos kernel, diagnóstico de fallos.