El meme como la máxima cantidad de información en el mínimo espacio
Entendimiento del caso de estudio
Propuesta: análisis de datos multivariados (data-driven approach) con aprendizaje automático (machine learning)
Propuesta: análisis de datos multivariados (data-driven approach) con aprendizaje automático (machine learning)
Hipótesis
Model
Data
Hipótesis: existen relaciones entre el cambio de temperatura e indicadores agrícolas y alimenticios
El Vector Space Model (VSM) como estructura/lattice de la representación del conocimiento (datos como objetos vectoriales)
Objetivo principal: crear el VSM del caso de estudio
Data Model as a VSM
Dato <-> objeto vectorial <-> feature vector
Estructura del feature vector
Estructura en alta dimensionalidad del feature vector
Contribución: DataReactor para la creación del VSM
Ejemplo: VSM para el indicador "Producción"
Inspiración: BioReactor
Centralized ML Pipeline
DataReactor para la creación del VSM
DataReactor Methodology:
Control de versión de iteración
Indicador: Emisiones
Indicador: Emisiones
Indicador: Emisiones
Indicador: Emisiones
Target-Autoencoder
Indicador: Emisiones
X, y
(X_train,
y_train)
(X_test,
y_test)
(X_train_p,
y_train)
(X_test_p,
y_test)
Autoencoder
PCA
X_test_data_p (34 dim)
Embeddings (4 dim)
TSNE
X -> y
Clustering
Clustering
Embeddings (4 dim)
Quality Label
2-Dim
3-Dim
JCR (Junio-Julio-Agosto):
JCR (Junio-Julio-Agosto):
Tesis (Agosto-Diciembre):
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