J. García Rodríguez, B. Sinova Fernández, C. E. Carleos Artime
Debido al gran crecimiento de la capacidad de computación, uno de los campos en auge es el del aprendizaje profundo. El sector biomédico no ha sido ajeno a esta revolución. En la actualidad se están comenzando a utilizar todo tipo de topologías de red neuronales como alternativa a las herramientas hasta ahora utilizadas. El objetivo del trabajo consiste en ver cómo se pueden implementar redes neuronales que nos permitan modelar datos genéticos y genómicos sustituyendo a los modelos tradicionales sin perder por ello información acerca del modelo. Con este fin se realizará una revisión del estado del arte de los métodos de interpretación de redes neuronales y de las herramientas que existen en la actualidad y se mostrará cómo se pueden adaptar estas técnicas para tratar este tipo de datos. La ventaja de este planteamiento es que tiene en cuenta la tipología y la estructura de los datos, frente a otras alternativas actuales que enfocan el problema desde una perspectiva más general.
Palabras clave: Redes neuronales, genómica, genética, interpretabilidad
Programado
PO-1 Sesión Pósters
4 de septiembre de 2019 10:40
Sala Multiusos. Edificio Carbonell