Contributions to Time Series ClassificationMeta-Learning and Explainability

  1. Abanda Elustondo, Amaia
Supervised by:
  1. José Antonio Lozano Alonso Director
  2. Usue Mori Carrascal Director
  3. Luis Vega González Tutor

Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 14 January 2022

Committee:
  1. Alicia Troncoso Lara Chair
  2. Irantzu Barrio Beraza Secretary
  3. Romain Tavenard Committee member
Department:
  1. Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial

Type: Thesis

Teseo: 156859 DIALNET lock_openADDI editor

Abstract

La presente tesis incluye 3 contribuciones de diferentes tipos al área de la clasificación supervisada de series temporales, un campo en auge por la cantidad de series temporales recolectadas día a día en una gran variedad en ámbitos. En este contexto, la cantidad de métodos disponibles para clasificar series temporales es cada vez más grande, siendo los clasificadores cada vez más competitivos y variados. De esta manera, la primera contribución de la tesis consiste en proponer una taxonomía de los clasificadores de series temporales basados en distancias, donde se hace una revisión exhaustiva de los métodos existentes y sus costes computacionales. Además, desde el punto de vista de un/a usuario/a no experto/a (incluso desde la de un/a experto/a), elegir un clasificador adecuado para un problema concreto es una tarea difícil. En la segunda contribución, por tanto, se aborda la recomendación de clasificadores de series temporales, para lo que usaremos un enfoque basado en el meta-aprendizaje. Por último, la tercera contribución consiste en proponer un método para explicar la predicción de los clasificadores de series temporales, en el que calculamos la relevancia de cada región de una serie en la predicción. Este método de explicación está basado en perturbaciones, para lo que consideraremos transformaciones específicas y realistas para las series temporales.