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Aprendizaje Automático para el Análisis y Explotación de Datos Masivos

Aprendizaje Automático para el Análisis y Explotación de Datos Masivos
Área de investigación: Aprendizaje automático y Reconocimiento de formas
Estado: En progreso
Líderes del proyecto:
Colaboradores:
Inicio propuesto: 01/01/2015
Límite propuesto: 31/12/2017
Financiado por: Ministerio de Ciencia e Innovación
Descripción:

Este proyecto de investigación se enmarca principalmente dentro de las áreas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones y constituye una iniciativa horizontal acorde con las prioridades temáticas del Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad y del nuevo programa europeo de investigación e innovación Horizon 2020. Por una parte, se propone un giro en la dirección de los últimos trabajos publicados en los foros internacionales en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos y, por otra parte, se hace una clara apuesta por afrontar nuevos retos a nivel científico-tecnológico acorde con las necesidades de un gran número de aplicaciones en diferentes áreas industriales, empresariales y científicas.

A nivel técnico, los principales objetivos se circunscriben al desarrollo y adaptación de metodologías y modelos de aprendizaje y clasificación en situaciones y casos de un enorme interés práctico donde el denominador común es el elevado volumen de los datos y la variabilidad tipológica de éstos. Más concretamente, se propone centrar la investigación en el análisis y el tratamiento de diversas complejidades de los datos que afectan al rendimiento del sistema de clasificación o de toma de decisiones, tales como el ruido, el desbalance en la distribución de clases, la alta dimensionalidad, los atributos perdidos, el "data set shift", etc. Aunque todos estos problemas han sido ya estudiados, en mayor o menor profundidad, dentro de los paradigmas clásicos de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones, hasta ahora todavía no existe una base de conocimientos sólidos que permitan tratarlos en un contexto de grandes volúmenes de datos o big data y de flujos de datos. Para este fin, se analizarán cuestiones relativas a la escalabilidad de los algoritmos y la posibilidad de adaptarse a entornos dinámicos y, al mismo tiempo, se utilizarán técnicas de fusión de la información y combinación de clasificadores, entre otras.

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