EHUk aurrerapen garrantzitsuak egin ditu ordenagailuen ikasketa automatikoan

Euskal Herriko Unibertsitateko (EHU) ikerketa batek aurrerapen garrantzitsuak egin ditu ordenagailuen ikasketa automatikoan, eredu prediktibo batean oinarritutako sistemaren arabera horiek sailkapenak egiten ikasteko eta ondorioak okerrak saihesteko. Horiek inteligentzia artifizialean izan ohi diren bi arazo dira.

Jonathan Ortigosa informatika-ingeniariak ikerketa burutu du Donostiako Informatika Fakultateko Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala Sailean, EHUk komunikatu batean adierazi duenez.

Ikerketan "machine learning" arloan oinarrituta dago. Inteligentzia artifizialaren adar horren arabera, sistemek ematen zaizkien datuetatik ikasteaz gain, ereduak identifikatu eta erabakiak har ditzakete, gizakiaren laguntzarik gabe.

"Alor honetan ereduak nola eraiki aztertzen da", ordenagailuek "ematen zaizkien datuetatik ikasi eta iragarpenak egiteko gaitasuna izan dezaten", zehaztu du ikertzaileak.

Zehazki, sailkapen automatikoa izan da ikerketaren ardatza. “Alor honetan saiatzen gara datu asko erabiltzen, ordenagailuak haietatik ikasteko eta automatikoki sailkapena egiteko gai izan daitezen horretarako berariaz programatu gabe”, azaldu du Ortigosak.

Arazo bakoitzari aplikatutako ikerketarekin batera, ikerketa teorikoa egin du. “Matematikoki modelatu ditut bi problemak, horiek kontrolatu ahal izateko, sakon aztertzeko eta informazioa atera ahal izateko, eta, gero, hori guztia benetako arazoetarako soluzioak proposatzeko unean erabiltzeko”, azaldu du ikertzaileak.