Introducción:

La clasificación multietiqueta es una variante de la clasificación tradicional de etiqueta única, en la que un objeto ya no se clasifica exclusivamente por una etiqueta. En su lugar, este aprendizaje pretende asignar a un objeto una o más clases de etiquetas de un conjunto predefinido de clases. Dado que el aprendizaje multietiqueta se encuentra todavía en una fase temprana de desarrollo, en comparación con otras técnicas de clasificación, algunas técnicas actualmente disponibles para otros tipos de aprendizaje no se han desarrollado para este caso específico.

Métodos:

Tras un estudio de la literatura existente, los siguientes son algunos de los retos de investigación dentro de esta temática: medidas de calidad de los datos, métodos de reducción sobre conjuntos de datos multietiqueta, métodos de detección de valores atípicos, capas de agrupación para datos multietiqueta sin una organización topológica, métodos para tratar problemas de clasificación multietiqueta con características dispersas y técnicas de inteligencia artificial explicable para clasificadores neuronales multietiqueta.

Resultados:

Se proponen: a) Medidas de calidad de los datos multietiqueta (3); b) Métodos para reducir conjuntos de datos multietiqueta (6); c) Método que mide el grado de anomalía de un objeto en conjuntos de datos multietiqueta (1); d) Arquitectura neuronal profunda que utiliza capas de agrupación basadas en la asociación bidireccional (1); e) Sistema neuronal para resolver problemas de clasificación multietiqueta descritos por datos tabulares que pueden implicar características dispersas (1) y f) Adaptación al escenario multietiqueta de una técnica clásica de interpretabilidad post-hoc en redes neuronales (1). Conclusiones, los métodos propuestos le proporcionan a la comunidad científica novedosas técnicas de clasificación multietiqueta, haciendo posible un proceso de descubrimiento de conocimiento más eficiente y eficaz sobre datos multietiqueta.

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