{"id":16306,"date":"2023-07-09T17:14:42","date_gmt":"2023-07-09T17:14:42","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=16306"},"modified":"2023-07-09T17:14:44","modified_gmt":"2023-07-09T17:14:44","slug":"jose-a-martin-baos-nuevo-doctor-en-ingenieria-informatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2023\/07\/09\/jose-a-martin-baos-nuevo-doctor-en-ingenieria-informatica\/","title":{"rendered":"Jos\u00e9 A. Mart\u00edn Baos nuevo Doctor en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica"},"content":{"rendered":"\n

El doctorando y profesor de la Escuela Superior de Inform\u00e1tica, Jos\u00e9 \u00c1ngel Mart\u00edn Baos, defendi\u00f3 su tesis doctoral titulada \u00abMachine learning methods applied to transport demand modelling<\/strong><\/em>\u00bb el viernes 7 de julio, tesis que ha sido dirigida por los profesores Ricardo Garc\u00eda R\u00f3denas y Luis Rodr\u00edguez Ben\u00edtez. El tribunal estuvo presidido por el profesor Emilio Carrizosa Priego\u00a0de la Universidad de Sevilla, y completado por la profesora Carmen Lacave Rodero de UCLM<\/a> y el profesor Tim Hillel de University College London<\/a>. Felicitamos as\u00ed a Jos\u00e9 \u00c1ngel por su gran logro y a sus directores por el magn\u00edfico trabajo realizado. Jos\u00e9 \u00c1ngel pasa a formar parte as\u00ed del cuerpo de doctores de la ESI que suponen m\u00e1s del 85% de la plantilla. Este notable logro refuerza la reputaci\u00f3n de la Escuela Superior de Inform\u00e1tica como un centro de excelencia, reconocido con el sello de calidad europeo Euro-Inf<\/a>, otorgado en reconocimiento a la calidad de sus programas acad\u00e9micos y el cuerpo de profesores y profesoras que los imparten.<\/p>\n\n\n\n

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Portada de la defensa<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Jos\u00e9 \u00c1ngel M. durante la defensa de su tesis doctoral<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Resumen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La modelizaci\u00f3n de la demanda de transporte juega un papel fundamen- tal en la planificaci\u00f3n del transporte, permitiendo la estimaci\u00f3n precisa de la demanda y la evaluaci\u00f3n de pol\u00edticas de transporte como el beneficio social de la creaci\u00f3n de nuevas infraestructuras. Sin embargo, a medida que los sistemas de transporte se vuelven cada vez m\u00e1s complejos y los avances tecnol\u00f3gicos recientes permiten una mayor recolecci\u00f3n de datos, los m\u00e9todos anal\u00edticos tradicionales como los modelos de utilidad aleato- ria (RUM, por sus siglas en ingl\u00e9s) ya no son suficientes para manejar esta complejidad. Por lo tanto, es necesario incorporar nuevas t\u00e9cnicas que permitan resolver estas limitaciones. Para ello, esta tesis doctoral investiga el potencial de los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML, por sus siglas en ingl\u00e9s) en este contexto.<\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, se analiza si los modelos de ML del estado del arte, como las redes neuronales artificiales, las m\u00e1quinas de vectores de soporte y los m\u00e9todos basados en ensamble de modelos (como los random forest o los gradient boosting decision trees), mejoran a los RUM en este campo de investigaci\u00f3n. Para ello, se comparan estos modelos respecto a su capacidad predictiva y tambi\u00e9n en cuanto a la posibilidad de derivar indicadores econom\u00e9tricos, aplicados al contexto de la modelizaci\u00f3n de la demanda de transporte.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados obtenidos muestran que las t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas son superadas por los modelos de ML desde el punto de vista de la calidad de las clasificaciones, sin embargo, estos \u00faltimos tienen dificultades para calcular indicadores econom\u00e9tricos confiables. Por ello, se propone un modelo de ML llamado Kernel Logistic Regression (KLR) como alternativa para modelar las funciones de utilidad de los RUM, lo que permite la derivaci\u00f3n de indicadores econom\u00e9tricos. Los experimentos realizados demuestran que el KLR proporciona buenos resultados en conjuntos de datos utilizados en otras comparativas de la literatura, al tiempo que proporciona estimaciones insesgadas de los indicadores econom\u00e9tricos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, se propone ampliar la aplicaci\u00f3n del KLR a una gama de problemas de clasificaci\u00f3n mediante una extensi\u00f3n de los modelos KLR llamada Generalized Kernel Logistic Regression (GKLR). Por ejemplo, la teor\u00eda del GKLR ha permitido la derivaci\u00f3n de un modelo novedoso llamado Nested Kernel Logistic Regression (NKLR), que permite la aplicaci\u00f3n del KLR a conjuntos de datos estructurados jer\u00e1rquicamente.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, esta tesis aborda una de las principales limitaciones del m\u00e9todo KLR, que es la alta complejidad computacional y de almacenamiento cuando se aplica a problemas de gran escala. Para superar esta limitaci\u00f3n, se sugiere el uso de m\u00e9todos Nystr\u00f6m y de una novedosa propuesta para acelerar los m\u00e9todos de entrenamiento de b\u00fasqueda lineal. Los resultados demuestran que al incorporar estas t\u00e9cnicas, el KLR puede abordar de manera eficiente problemas a gran escala que involucran cientos de miles de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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