Definition
El Aprendizaje de Múltiples Instancias (MIL) aborda escenarios donde los datos se agrupan en ‘bolsas’ con una única etiqueta, mientras que las instancias individuales dentro de esas bolsas permanecen sin etiquetar. Una bolsa es típicamente positiva si contiene al menos una instancia positiva, y negativa si todas sus instancias son negativas.
Summary
Un paradigma de aprendizaje débilmente supervisado donde las etiquetas se asignan a grupos de instancias en lugar de a instancias individuales.
Key Concepts
- Etiquetado a nivel de bolsa
- Incertidumbre a nivel de instancia
- Supervisión débil
- Lógica de bolsas positivas/negativas
Use Cases
- Predicción de actividad de fármacos
- Clasificación de imágenes con cajas delimitadoras
- Recuperación de imágenes basada en contenido