Buguemar

GRTC_GNNs

Public repository of our paper accepted to the Findings of EMNLP 2023: "Connecting the Dots: What Graph-Based Text Representations Work Best for Text Classification using Graph Neural Networks?"

Transformer_as_ensemble

Public repository of paper " Learning to combine classifiers outputs with the transformer for text classification"

buguemar

DataMining

Tareas_varias

graphing-a-decision

Public repository of our paper "Graphing a Decision: a Survey for Explainability on Graph-based Learning Models"

ML

tareas ñanculef

NNTarea0

NNTarea3

PIIC19

Public repository of our works in Exoplanet analysis with Deep Learning

Poster

Auxiliar

ProyectoIA-BEP

Proyecto final para Inteligencia Articial, Elizabeth Montero

ProyectoML

Poster, presentación magister

SIMAHcomp

Public repository of our 1st place work at the SIMAH competition held at ECML-PKDD 2019

tarea1_Redes

Tarea1ML

Desde cero juampi

Tarea2ML

Clasificadores en sklearn, fronteras, LDA/QDA/PCA, hiper parámetros.

Tarea3ML

Métodos No-Lineales

TEST

git commands

TransForE

Introducimos Transformer For Ensemble (TransForE), un método basado en Transformer para trabajar problemas de clasificación de texto de múltiples clases con un fuerte desequilibrio de etiquetas a fin de combinar el aprendizaje de múltiples modelos base a partir de las salidas de ellos, así como el texto mismo, en una especie de máquina de ensamblado parametrizada cuyo propósito es mejorar, o al menos mantener, la eficacia de los modelos base utilizados. TransForE utiliza los conocidos módulos de auto-atención de múltiples cabezales, propio de Transformer, con el propósito de aprender a combinar las múltiples componentes de entrada.