@conference {329,
	title = {An{\'a}lisis visual de t{\'e}cnicas no supervisadas de deep learning con el paquete dlvisR},
	booktitle = {XVII Conferencia de la Asociaci{\'o}n Espa{\~n}ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2016)},
	year = {2016},
	note = {-},
	month = {9},
	pages = {895{\textendash}904},
	address = {Salamanca (Spain)},
	abstract = {Las t{\'e}cnicas de deep learning aplicadas al aprendizaje no supervisado han demostrado su utilidad y potencial, pero carecen del nivel de interpretabilidad que pueden proporcionar otros algoritmos. Adem{\'a}s, el ajuste de los par{\'a}metros de funcionamiento de este tipo de m{\'e}todos suele realizarse de forma autom{\'a}tica, y no se obtienen explicaciones de c{\'o}mo influyen en el comportamiento de los modelos y los resultados que estos ofrecen. En este trabajo se presenta una herramienta desarrollada para la plataforma R, el paquete dlvisR. Este proporciona un conjunto de utilidades para la visualizaci{\'o}n de las variables obtenidas internamente por este tipo de modelos respecto de par{\'a}metros ajustables por el usuario. Adem{\'a}s, un estudio sobre algunos conjuntos de datos reafirma la hip{\'o}tesis de que la modificaci{\'o}n de dichos par{\'a}metros tiene consecuencias observables visualmente, cuyo an{\'a}lisis podr{\'\i}a aportar conocimiento de inter{\'e}s.},
	isbn = {978-84-9012-632-5},
	author = {David Charte and Francisco Charte and F. Herrera}
}
