One class to rule them all - Aplicaciones de clasificación a una clase en visión artificial y medicina

Abstract

Los algoritmos de clasificación a una clase (one-class classification) fueron originalmente pensados para tareas no-supervisadas tales como la detección de muestras anómalas en conjuntos de datos no anotados y para el hallazgo de datos novedosos ante un flujo de nuevas entradas. Sus versiones más primitivas, basadas en aprendizaje estadístico tradicional, han sido recientemente revisitadas y adaptadas para integrarse como parte de redes neuronales profundas, con el objeto de complementarlas en el aprendizaje de representaciones compactas. Durante esta charla se brindará un repaso general sobre este tipo de modelos, y se abordarán algunos experimentos realizados en nuestro laboratorio en aplicaciones en neuroimagen y oftalmología..