[ES] La sociedad moderna se ha visto afectada por los acelerados avances de la tecnología. La aplicación de la inteligencia artificial se puede encontrar en todas partes, desde la televisión inteligente hasta los coches autónomos. Una tarea esencial del aprendizaje automático es la clasificación. A pesar de la cantidad de técnicas y algoritmos de clasificación que existen, es un campo que sigue siendo relevante por todas sus aplicaciones. Así, frente a la clasificación tradicional multiclase en la que a cada instancia se le asigna una única etiqueta de clase, se han propuesto otros métodos como la clasificación jerárquica y la clasificación multietiqueta. Esta tesis tiene como objetivo resolver la clasificación multiclase mediante una descomposición jerárquica. Asimismo, se exploran diferentes métodos de extender la aproximación definida para su aplicación en contextos cambiantes. La clasificación jerárquica es una tarea de aprendizaje automático en la que el problema de clasificación original se divide en pequeños subproblemas. Esta división se realiza teniendo en cuenta una estructura jerárquica que representa las relaciones entre las clases objetivo. Como resultado el clasificador jerárquico es a su vez una estructura (un árbol o un grafo) compuesta por clasificadores de base. Hasta ahora, en la literatura, la clasificación jerárquica se ha aplicado a dominios jerárquicos, independientemente que la estructura jerárquica sea proporcionada explícitamente o se asume implícita (en cuyo caso se hace necesario inferir primero dicha estructura jerárquica). La clasificación jerárquica ha demostrado un mejor rendimiento en dominios jerárquicos en comparación con la clasificación plana (que no tiene en cuenta la estructura jerárquica del dominio). En esta tesis, proponemos resolver los problemas de clasificación multiclase descomponiéndolo jerárquicamente de acuerdo a una jerarquía de clases inferida por un clasificador plano. Planteamos dos escenarios dependiendo del tipo de clasificador usado en la jerarquía de clasificadores: clasificadores duros (crisp) y clasificadores suaves (soft). Por otra parte, un problema de clasificación puede sufrir cambios una vez los modelos han sido entrenados. Un cambio frecuente es la aparición de una nueva clase objetivo. Dado que los clasificadores no han sido entrenados con datos pertenecientes a la nueva clase, no podrán encontrar predicciones correctas para las nuevas instancias, lo que afectará negativamente en el rendimiento de los clasificadores. Este problema se puede resolver mediante dos alternativas: el reentrenamiento de todo el modelo o la adaptación del modelo para responder a esta nueva situación. Como parte del estudio de los algoritmos de clasificación jerárquica se presentan varios métodos para adaptar el modelo a los cambios en las clases objetivo. Los métodos y aproximaciones definidas en la tesis se han evaluado experimentalmente con una amplia colección de conjuntos de datos que presentan diferentes características, usando diferentes técnicas de aprendizaje para generar los clasificadores de base. En general, los resultados muestran que los métodos propuestos pueden ser una alternativa a métodos tradicionales y otras técnicas presentadas en la literatura para abordar las situaciones específicas planteadas. / [CA] La societat moderna s'ha vist afectada pels accelerats avenços de la tecnologia. L'aplicació de la intel·ligència artificial es pot trobar a tot arreu, des de la televisió intel·ligent fins als cotxes autònoms. Una tasca essencial de l'aprenentatge automàtic és la classificació. Tot i la quantitat de tècniques i algoritmes de classificació que existeixen, és un camp que segueix sent rellevant per totes les seves aplicacions. Així, enfront de la classificació tradicional multiclase en la qual a cada instància se li assigna una única etiqueta de classe, s'han proposat altres mètodes com la classificació jeràrquica i la classificació multietiqueta. Aquesta tesi té com a objectiu resoldre la classificació multiclase mitjançant una descomposició jeràrquica. Així mateix, s'exploren diferents mètodes d'estendre l'aproximació definida per a la seva aplicació en contextos canviants. La classificació jeràrquica és una tasca d'aprenentatge automàtic en la qual el problema de classificació original es divideix en petits subproblemes. Aquesta divisió es realitza tenint en compte una estructura jeràrquica que representa les relacions entre les classes objectiu. Com a resultat el classificador jeràrquic és al seu torn una estructura (un arbre o un graf) composta per classificadors de base. Fins ara, en la literatura, la classificació jeràrquica s'ha aplicat a dominis jeràrquics, independentment que l'estructura jeràrquica sigui proporcionada explícitament o s'assumeix implícita (en aquest cas es fa necessari inferir primer aquesta estructura jeràrquica). La classificació jeràrquica ha demostrat un millor rendiment en dominis jeràrquics en comparació amb la classificació plana (que no té en compte l'estructura jeràrquica de l'domini). En aquesta tesi, proposem resoldre els problemes de classificació multiclasse descomponent jeràrquicament d'acord a una jerarquia de classes inferida per un classificador pla. Plantegem dos escenaris depenent de el tipus de classificador usat en la jerarquia de classificadors: classificadors durs (crisp) i classificadors suaus (soft). D'altra banda, un problema de classificació pot patir canvis una vegada els models han estat entrenats. Un canvi freqüent és l'aparició d'una nova classe objectiu. Atès que els classificadors no han estat entrenats amb dades pertanyents a la nova classe, no podran trobar prediccions correctes per a les noves instàncies, el que afectarà negativament en el rendiment dels classificadors. Aquest problema es pot resoldre mitjançant dues alternatives: el reentrenament de tot el model o l'adaptació de el model per respondre a aquesta nova situació. Com a part de l'estudi dels algoritmes de classificació jeràrquica es presenten diversos mètodes per adaptar el model als canvis en les classes objectiu. Els mètodes i aproximacions definides en la tesi s'han avaluat experimentalment amb una àmplia col·lecció de conjunts de dades que presenten diferents característiques, usant diferents tècniques d'aprenentatge per generar els classificadors de base. En general, els resultats mostren que els mètodes proposats poden ser una alternativa a mètodes tradicionals i altres tècniques presentades en la literatura per abordar les situacions específiques plantejades. / [EN] The modern society has been affected by rapid advances in technology. The application of artificial intelligence can be found everywhere, from intelligent television to autonomous cars. An essential task of machine learning is classification. Despite the number of classification techniques and algorithms that exist, it is a field that remains relevant for all its applications. Thus, as opposed to the traditional multiclass classification in which each instance is assigned a single class label, other methods such as hierarchical classification and multi-label classification have been proposed. This thesis aims to solve multiclass classification by means of a hierarchical decomposition. Also, different methods of extending the defined approach are explored for application in changing contexts. Hierarchical classification is an automatic learning task in which the original classification problem is divided into small sub-problems. This division is made taking into account a hierarchical structure that represents the relationships between the target classes. As a result the hierarchical classifier is itself a structure (a tree or a graph) composed of base classifiers. Up to now, in the literature, hierarchical classification has been applied to hierarchical domains, regardless of whether the hierarchical structure is explicitly provided or assumed to be implicit (in which case it becomes necessary to first infer the hierarchical structure). Hierarchical classification has demonstrated better performance in hierarchical domains compared to flat classification (which does not take into account the hierarchical structure of the domain). In this thesis, we propose to solve the problems of multiclass classification by breaking it down hierarchically according to a class hierarchy inferred by a plane classifier. We propose two scenarios depending on the type of classifier used in the classifier hierarchy: hard classifiers (crisp) and soft classifiers (soft). On the other hand, a classification problem may change once the models have been trained. A frequent change is the appearance of a new target class. Since the existing classifiers have not been trained with data belonging to the new class, they will not be able to find correct predictions for the new instances, which will negatively affect the performance of the classifiers. This problem can be solved by two alternatives: retraining the entire model or adapting the model to respond to this new situation. As part of the study of hierarchical classification algorithms, several methods are presented to adapt the model to changes in target classes. The methods and approaches defined in the thesis have been evaluated experimentally with a large collection of data sets that have different characteristics, using different learning techniques to generate the base classifiers. In general, the results show that the proposed methods can be an alternative to traditional methods and other techniques presented in the literature to address the specific situations raised. / Silva Palacios, DA. (2021). Clasificación Jerárquica Multiclase [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/167015 / TESIS

En este trabajo se estudia el uso de las nubes de puntos en 3D, es decir, un conjunto de puntos en un sistema de referencia cartesiano en R3, para la identificación y caracterización de las discontinuidades que afloran en un macizo rocoso y su aplicación al campo de la Mecánica de Rocas. Las nubes de puntos utilizadas se han adquirido mediante tres técnicas: sintéticas, 3D laser scanner y la técnica de fotogrametría digital Structure From Motion (SfM). El enfoque está orientado a la extracción y caracterización de familias de discontinuidades y su aplicación a la evaluación de la calidad de un talud rocoso mediante la clasificación geomecánica Slope Mass Rating (SMR). El contenido de la misma está dividido en tres bloques, como son: (1) metodología de extracción de discontinuidades y clasificación de la nube de puntos 3D; (2) análisis de espaciados normales en nubes de puntos 3D; y (3) análisis de la evaluación de la calidad geomecánica de taludes rocoso mediante la clasificación geomecánica SMR a partir de nubes de puntos 3D. La primera línea de investigación consiste en el estudio de las nubes de puntos 3D con la finalidad de extraer y caracterizar las discontinuidades planas presentes en la superficie de un macizo rocoso. En primer lugar, se ha recopilado información de las metodologías existentes y la disponibilidad de programas para su estudio. Esto motivó la decisión de investigar y diseñar un proceso de clasificación novedoso, que muestre todos los pasos para su programación e incluso ofreciendo el código programado a la comunidad científica bajo licencia GNU GPL. De esta forma, se ha diseñado una novedosa metodología y se ha programado un software que analiza nubes de puntos 3D de forma semi-automática, permitiendo al usuario interactuar con el proceso de clasificación. Dicho software se llama Discontinuity Set Extractor (DSE). El método se ha validado empleando nubes de puntos sintéticas y adquiridas con 3D laser scanner. En primer lugar, este código analiza la nube de puntos efectuando un test de coplanaridad para cada punto y sus vecinos próximos para, a continuación, calcular el vector normal de la superficie en el punto estudiado. En segundo lugar, se representan los polos de los vectores normales calculados en el paso previo en una falsilla estereográfica. A continuación se calcula la densidad de los polos y los polos con mayor densidad o polos principales. Estos indican las orientaciones de la superficie más representadas, y por tanto las familias de discontinuidades. En tercer lugar, se asigna a cada punto una familia en dependencia del ángulo formado por el vector normal del punto y el de la familia. En este punto el usuario puede visualizar la nube de puntos clasificada con las familias de discontinuidades que ha determinado para validar el resultado intermedio. En cuarto lugar, se realiza un análisis cluster en el que se determina la agrupación de puntos según planos para cada familia (clusters). A continuación, se filtran aquellos que no tengan un número de puntos suficiente y se determina la ecuación de cada plano. Finalmente, se exportan los resultados de la clasificación a un archivo de texto para su análisis y representación en otros programas. La segunda línea de investigación consiste en el estudio del espaciado entre discontinuidades planas que afloran en macizos rocosos a partir de nubes de puntos 3D. Se desarrolló una metodología de cálculo de espaciados a partir de nubes de puntos 3D previamente clasificadas con el fin de determinar las relaciones espaciales entre planos de cada familia y calcular el espaciado normal. El fundamento novedoso del método propuesto es determinar el espaciado normal de familia basándonos en los mismos principios que en campo, pero sin la restricción de las limitaciones espaciales, condiciones de inseguridad y dificultades inherentes al proceso. Se consideraron dos aspectos de las discontinuidades: su persistencia finita o infinita, siendo la primera el aspecto más novedoso de esta publicación. El desarrollo y aplicación del método a varios casos de estudio permitió determinar su ámbito de aplicación. La validación se llevó a cabo con nubes de puntos sintéticas y adquiridas con 3D laser scanner. La tercera línea de investigación consiste en el análisis de la aplicación de la información obtenida con nubes de puntos 3D a la evaluación de la calidad de un talud rocoso mediante la clasificación geomecánica SMR. El análisis se centró en la influencia del uso de orientaciones determinadas con distintas fuentes de información (datos de campo y técnicas de adquisición remota) en la determinación de los factores de ajuste y al valor del índice SMR. Los resultados de este análisis muestran que el uso de fuentes de información y técnicas ampliamente aceptadas pueden ocasionar cambios en la evaluación de la calidad del talud rocoso de hasta una clase geomecánica (es decir, 20 unidades). Asimismo, los análisis realizados han permitido constatar la validez del índice SMR para cartografiar zonas inestables de un talud. Los métodos y programas informáticos desarrollados suponen un importante avance científico para el uso de nubes de puntos 3D para: (1) el estudio y caracterización de las discontinuidades de los macizos rocosos y (2) su aplicación a la evaluación de la calidad de taludes en roca mediante las clasificaciones geomecánicas. Asimismo, las conclusiones obtenidas y los medios y métodos empleados en esta tesis doctoral podrán ser contrastadas y utilizados por otros investigadores, al estar disponibles en la web del autor bajo licencia GNU GPL.