Objetivo
En este proyecto hemos desarrollado un algoritmo capaz de transformar modelos pre-entrenados de redes neuronales en estructuras de árbol.
A pesar de la gran capacidad de generalización de las redes neuronales y su éxito en la resolución de problemas complejos en numerosas industrias, éstas son inadecuadas cuando el problema requiere, además de una solución, una explicación acerca de las decisiones tomadas para alcanzar tal conclusión. Esta casuística las convierte en modelos cuyo uso es inadecuado en sectores que requieren interpretabilidad, ya sea por requisitos legales como de negocio.
Por ello, durante el proyecto se ha trabajado sobre una interpretación alternativa de estos modelos que permite extraer características de los atributos sin ocasionar ninguna pérdida de generalización del modelo original durante el proceso, al contrario que sucede con otros intentos similares. La representación en árbol permite, por un lado, representar la salida de la red como una secuencia de toma de decisiones en base a los valores de las variables de entrada y, por otro lado, realizar un análisis de los modelos lineales locales que son generados por la red para aplicar técnicas estadísticas sobre ellos.
De esta forma se asientan las bases para continuar un análisis más profundo de la estructura de las redes, y tratar aplicar diferentes técnicas para explotar esta representación alternativa.
TRABAJO FIN DE GRADO DE:
ERNESTO VIEIRA MANZANERA
Experiencia Académica
- Master en Inteligencia Artificial aplicada a mercados financieros (octubre 2022 – diciembre 2023)
- Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración de Empresas, Universidad Carlos III de Madrid (septiembre 2017 – septiembre 2023)
- ERASMUS+ en Politechnika Wroclawska, Polonia (2019 – 2020)
- Data Analyst – Grupo MásMóvil (junio 2023 – actualidad)
- 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, R
- Librerías de desarrollo: Pandas, Numpy, Tensorflow, Keras, Sci-kit Learn.
- Plataformas Cloud: Amazon Web Services, Google Cloud.
- Frameworks: Git, Terraform.