Que aprendi hoy

Que primero hay que normalizar los datos y luego estandarizarlos (y nunca en otra forma) con eso el resultado de la clasificación alcanza el mejor resultado (hasta ahora).

Arregle el Estado del Arte

Me faltan dos secciones:
* La de selección de características
* La de creación de listas de reproducción.

Me falta revisar que no se repitan elementos entre el Estado del arte y la introducción.

Revisión del TO-DO.

Me quedo mas o menos así (sin color de listo o pendiente aqui, ya que me da flojera... tengo un archivo odt de respaldo).

ETAPA I: Preliminares
•Revisión del estado del arte en MusicInformationRetrieval.
•Definición de una problemática a enfrentar como propuesta de Tesis.
•Definición de un conjunto de estudios como base del estudio.
•Elaboración de una propuesta de Desarrollo.
•Elaboración de Propuesta de Titulo y documentación formal para Seminario Inv. I.
•Presentación de la propuesta a Desarrollar como tema de Tesis ante comisión

ETAPA: Datasets
• Recolectar datasets y medidas de evaluación de performance
• Armar un dataset propio para testing alternativo de la tesis

ETAPA: Extracción
•Revisión de algoritmos para la extracción de características.
•Implementación de algoritmos propios
•Obtener primeros momentos de las características
•Obtener segundos momentos de las características
•Almacenar en BD los datos extraídos ID3 + Características (con algoritmo python).

ETAPA: Maquinas de aprendizaje.
•Uso de varios algoritmos para ver si el vector puede utilizarse para clasificación.
•Revisión de resultados prácticos.
•Elección de la máquina: Por resultados elección es SVM, con RBF
• Sintonización de parámetros de la SVM
Para el dataset ISMIR:
SVM RBF kernel >> bien clasificados: 71,56%
Kappa: 0,5986
C: 30
Epsilon: 1.0E-17
Tolerancia: 0,200
Seed: 5
Gamma: 0,01
Ojo: normalizar datos

ETAPA: Selección de características
•Estudio de características que mejor permiten la agrupación por similaridad.

ETAPA: Recomendación de música
•Elaboración de algoritmo SOM para la agrupación con características del preprocesadode señales como variables de entrada.
•Elaboración de algoritmo U-MAP para la visualización superficial de la clasificación desarrollada con red SOM.
•Elaboración del algoritmo para la generación de listas de recomendación.


ETAPA: Validación
–Obtención de resultados experimentales publicables.
–Comparativos con resultados obtenidos en Congreso Internacional ISMIR 2008, 2009 y 2010. http://www.ismir.net/

ETAPA: Documentación
• Abstract
• Abreviaciones
• Introducción
• Estado del Arte (me faltan unas secciones que vienen después de la selección de características)
• Especificación del modelo
Los datos: Dataset + transformaciones deseadas >> Producto vector 1xN para cada canción
Proceso de extracción de características: Monito
Proceso de selección: Monito
Explicar como obtener los primeros y segundos momentos con formulas
Comentar brevemente el almacenamiento de los datos en la BD
Proceso de recomendación de música: Monito
Explicaciones del proceso de generación de listas.

• Extracción de Características
• Selección de características
• Clasificación de música
• Generación de listas de reproducción de música
• Experimentos y Resultados
• Conclusiones
• Trabajo futuro

Etapa: Presentación de Tesis
• Revisar la documentación de códigos fuentes.
• Reunir todos los códigos fuentes para grabar en CD.
• Revisar nuevamente la Tesis Escrita
• Esperar aprobación final de la Tesis, para imprimir final.
• Mandar a empastar
• Grabar CD con la Tesis

Todo lo que se vende, se tiene que hacer

Pucha he tenido caleta de cosas que ir haciendo... detalles... pero quiero dejarlos anotados en alguna parte para quien le pueda servir en el futuro.

De partida:
Sugiero ver este video. Esta muy bueno para instalar Visual Editor en Eclipse.
http://mirrors.uol.com.br/pub/eclipse.org/technology/phoenix/demos/install-ve/install-ve.html

Otros detalles los iré cubriendo luego.