Iranzo Sánchez, Javier(Universitat Politècnica de València, 2018-09-11)
[EN] Machine Translation (MT) is one of the most active areas in Artificial Intelligence,
particularly in Pattern Recognition. MT has recently received a great deal of attention
by key technology players such as Google, ...
Silvestre Cerdà, Joan Albert; Pérez González de Martos, Alejandro Manuel; Jiménez López, Manuel; Turró Ribalta, Carlos; Juan Císcar, Alfonso; Civera Saiz, Jorge(IInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2013)
[EN] Online video lecture repositories are rapidly growing and becoming established as fundamental knowledge assets. However, most lectures are neither transcribed nor translated because of the lack of cost-effective ...
Mataix Sempere, Juan Eudaldo(Universitat Politècnica de València, 2013-10-08)
L'objectiu d'aquest projecte és fer un estudi de com millorar les prestacions de les sistemes subtitolació automàtica de videoxarrades, prenent el valencià com a cas d'estudi. Per tant aquest projecte se centrarà en la ...
Alegre Villa, Silvia(Universitat Politècnica de València, 2024-10-15)
[CA] Els Sistemes Augmentatius i Alternatius de Comunicació (SAAC) son eines essencials
per a facilitar la comunicació de les persones amb dificultats en la utilització del llenguatge. Aquest sistemes permeten a l’usuari ...
Madrid Pérez, Sergio(Universitat Politècnica de València, 2024-09-18)
[EN] Machine Translation (MT) is an important field within machine learning, where the development of large language models has shown great potential to improve current translation systems. Thanks to the pre-trained models ...
Vicente Hungerbuhler, Daniel Kyu(Universitat Politècnica de València, 2024-09-11)
[CA] La traducció automàtica (MT, de l’anglés) és un àmbit fonamental dins de l’aprenentatge automàtic, on les xarxes neuronals han assolit avanços significatius que han impulsat la recerca en MT. Això s’ha vist encoratjat ...
Silvestre Cerdà, Joan Albert; Giménez Pastor, Adrián; Andrés Ferrer, Jesús; Civera Saiz, Jorge; Juan Císcar, Alfonso(Ramos Castro, Daniel, 2012-11-21)
This paper describes the audio segmentation system developed
by the PRHLT research group at the UPV for the Albayzin Audio
Segmentation Evaluation 2012. The PRHLT-UPV audio segmentation
system is based on a conventional ...
Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2016-06-28)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentatge són:
* Explicar l¿aproximació de Viterbi a la probabilitat d¿una cadena i calcular-la de forma directa
* Calcular l¿aproximació de Viterbi a la probabilitat d¿una cadena ...
Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2016-07-01)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentatge són:
* Aplicar l'algorisme Perceptró a una tasca de classificació
* Explicar el comportament de l'algorisme Perceptró en funció dels seus paràmetres
Juan Císcar, Alfonso; Civera Saiz, Jorge; Sanchis Navarro, José Alberto(Universitat Politècnica de València, 2017-06-16)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentatge són: 1) Interpretar els classificadors lineals en el cas binari; 2) Aplicar l'algorisme Perceptró en el cas binari; 3) Conéixer el teorema de convergència de Novikoff; i ...
Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2017-06-29)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentatge són: 1) Explicar la dificultat de calcular la probabilitat d'una cadena amb un model de Markov ocult; 2) Calcular la probabilitat d'una cadena amb l'algorisme Forward; i ...
Civera Saiz, Jorge; Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto(Universitat Politècnica de València, 2016-05-26)
En este objeto de aprendizaje se presentan las funciones discriminantes que conforman los clasificadores. Se explica el concepto de frontera de decisión y región de decisión asociada a funciones discriminantes. Por último, ...
Juan Císcar, Alfonso; Civera Saiz, Jorge; Sanchis Navarro, José Alberto(Universitat Politècnica de València, 2018-06-25)
En primer lugar se introduce formalmente el concepto clasificador lineal binario. Seguidamente se describe cómo aprender un clasificador lineal binario y, más concretamente, se expone con cierto detalle una técnica de ...
Baquero Arnal, Pau(Universitat Politècnica de València, 2017-12-21)
La Educación Abierta se ha convertido en una aproximación revolucionaria para el futuro de la educación permitiendo el acceso mundial a un gran volumen de Recursos Educativos Abiertos (REA). Un ejemplo emblemático de REA ...
Silvestre Cerdà, Joan Albert(Universitat Politècnica de València, 2011-01-10)
El propòsit d'aquest treball és, doncs, millorar les prestacions d'aquests sistemes. S'han plantejat una sèrie de millores que afecten directament al sistema de traducció automàtica subjacent, ja que és aquest el que ...
Piqueras Gozalbes, Santiago Romualdo(Universitat Politècnica de València, 2015-07-17)
[EN] Machine learning technologies have been applied and compared to the problem of training
voice synthesis systems for subtitles in Spanish and English.
A voice synthesis system in both languages has been developed for ...
Sanchis Navarro, José Alberto; Juan Císcar, Alfonso; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2017-06-16)
Los objetivos formativos son:
1. Definir el aprendizaje automático y el reconocimiento de formas.
2. Interpretar el paradigma de la clasificación y la estructura convencional de un clasificador.
3. Comprender los métodos ...
Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2016-07-01)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentatge són:
* Definir l'Aprenentatge Automàtic i el Reconeixement de Formes
* Interpretar el paradigma de la classificació i l'estructura convencional d'un classificador
* ...
Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2017-04-21)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentage són: 1) Descriure el criteri de màxima versemblança per a l'estimació de paràmetres d'un model de Markov; i 2) Aplicar l'algorisme Forward-Backward.
Juan Císcar, Alfonso; Sanchis Navarro, José Alberto; Civera Saiz, Jorge(Universitat Politècnica de València, 2017-04-21)
Els objectius formatius de l'objecte d'aprenentatge són: 1) Descriure el criteri de màxima versemblança per a l'estimació de paràmetres d'un model de Markov ocult; i 2) Aplicar l'algorisme de re-estimació per Viterbi.