Objetivo
En este proyecto de investigación, hemos desarrollado un algoritmo capaz de transformar modelos de redes neuronales preentrenadas en estructuras arbóreas.
A pesar del gran poder de generalización de las redes neuronales y su éxito en resolver problemas complejos en muchas industrias, resultan inadecuadas cuando el problema requiere, además de una solución, una explicación de las decisiones tomadas para llegar a dicha conclusión. Este hecho las hace inadecuadas para su uso en sectores que requieren interpretabilidad, ya sea por restricciones legales o comerciales.
Por esta razón, durante el proyecto hemos trabajado en una interpretación alternativa de estos modelos que nos permite extraer características de los atributos sin caer en ninguna pérdida de generalización del modelo original durante el proceso, contrariamente a otros intentos similares. La representación en forma de árbol permite, por un lado, representar la salida de la red como una secuencia de toma de decisiones basada en los valores de las variables de entrada y, por otro lado, llevar a cabo un análisis de los modelos lineales locales que son generados por la red para aplicar técnicas estadísticas a ellos.
Esto sienta las bases para un análisis más profundo de la estructura de las redes y la aplicación de diferentes técnicas para explotar esta representación alternativa.
TRABAJO FIN DE GRADO DE:
ERNESTO VIEIRA MANZANERA
Experiencia Académica
- Master en Inteligencia Artificial aplicada a los mercados financieros (Octubre 2022 – Diciembre 2023).
- Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración y Dirección de Empresas, Universidad Carlos III de Madrid (Septiembre 2017 – Septiembre 2023).
- ERASMUS+ en Politechnika Wroclawska, Polonia (2019 – 2020).
Experiencia laboral
- AI Tech Specialist en MASORANGE (Octubre 2023 – Actualidad).
- Data Specialist – Grupo MásMóvil (junio 2023 – Octubre 2023).
-
Machine Learning Researcher – Universidad Carlos III de Madrid en colaboración con Grupo MásMóvil (septiembre 2022 — mayo 2023).
Premios y Certificaciones
- Licencia de operador no profesional en SIBE – Bolsas y Mercados Españoles.
- Licencia de Operador de Opciones y Futuros – Bolsas y Mercados Españoles.
- Certificate of Proficiency in English (C2 in CEFR).
- Beca Excelencia de la Comunidad de Madrid 2017/2018.
Habilidades técnicas
- Lenguajes de programación: Python, Java, C, SQL y R.
- Librerías de desarrollo: Pandas, Numpy, Tensorflow, Keras, Sci-kit Learn.
- Plataformas Cloud: Google Cloud, Amazon Web Services, Docker, Kubernetes, Terraform y Git.