Visualizacion de conjuntos de datos de multiples instancias/Visualization multi-instance data sets - Valencia-Duque, Jorge Eliecer; Mera, Carlos; Sepúlveda, Lina Maria (RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 2020)
En el reconocimiento de patrones, los algoritmos de aprendizaje de múltiples instancias han ganado importancia puesto que evitan que el usuario tenga que delimitar, las imágenes de forma individual, para el reconocimiento de objetos. Esto supone una ventaja frente a los algoritmos de aprendizaje tradicional, puesto que disminuyen considerablemente el tiempo requerido para preparar el conjunto de datos. No obstante, una desventaja es que los conjuntos de datos resultantes suelen ser complejos, lo que dificulta su representación visual usando las técnicas tradicionales de visualización de información. Así, en este trabajo se propone una herramienta para la visualización y análisis de conjuntos de datos del paradigma de aprendizaje de múltiples instancias. La propuesta de visualización fue evaluada utilizando el criterio de expertos. Además, se realizaron diferentes pruebas que muestran que una correcta visualización puede ayudar a tomar decisiones sobre el conjunto de datos para mejorar la precisión de la clasificación. Palabras-clave: Aprendizaje de múltiples instancias; Visualización de información; Análisis visual. In pattern recognition, multiple-instance learning algorithms have gained importance since they avoid that the user must delimit, the images individually in order to recognize the objects. This is an advantage over traditional learning algorithms since these considerably reduce the time required to prepare the data set. However, a disadvantage is that the resulting data sets are often complex, making it difficult to visualize them using traditional information visualization techniques. Thus, this work proposes a tool for the visualization and analysis of data sets of the multi-instance learning paradigm. The visualization proposal was evaluated using the expert criteria. In addition, different tests were carried out that show that a correct visualization can help to make decisions about the data set to improve the classification precision. Keywords: Multi-instance learning; Information visualization; Representation; Visual Analysis.