Dra. Verónica Bolón Canedo  

Profesor ayudante doctor (AXU-DR)

Departamento Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información
Área Ciencia de la computación e inteligencia artificial
Investigación  Grupo de investigación Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial
Líneas de investigación No figuran en el gestor curricular de la UDC (SUXI).
Contacto Directorio de la UDC

Docencia

Docencia impartida

En este apartado se muestra la docencia impartida en grados, másteres y resto de estudios oficiales en los últimos 6 años.

Asignatura y estudios en la que se imparte Horas totales
Inteligencia Computacional para Datos de Alta Dimensionalidad 10
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
118
Trabajo Fin de Máster 4
Asignatura y estudios en la que se imparte Horas totales
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
110
Asignatura y estudios en la que se imparte Horas totales
Informática Básica
Grado en Ingeniería Informática
13
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
150,5
Asignatura y estudios en la que se imparte Horas totales
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Máster Universitario en Bioinformática para Ciencias de la Salud
42
Informática Básica
Grado en Ingeniería Informática
66
Proyecto Fin de Carrera
Ingeniero en Informática
7
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
131
Trabajo Fin de Grado. Mención en Computación
Grado en Ingeniería Informática
6,6
Asignatura y estudios en la que se imparte Horas totales
Informática
Grado en Ingeniería Eléctrica
Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
84
Ingeniería de Requisitos
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente (Obligatorio)
Máster Universitario en Ingeniería Informática
64
Asignatura y estudios en la que se imparte Horas totales
Informática Básica
Grado en Ingeniería Informática
39
Ingeniería de Requisitos
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
21

Tutorías definidas por el/la docente para el curso académico 2019/2020.

Facultad de Informática

Cuatrimestre Día Lugar
Primer cuatrimestre martes
11:30 a 13:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Primer cuatrimestre miércoles
09:30 a 11:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Primer cuatrimestre jueves
11:30 a 13:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Segundo cuatrimestre miércoles
12:30 a 14:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Segundo cuatrimestre jueves
09:30 a 11:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Segundo cuatrimestre jueves
12:30 a 14:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica

Trabajos de fin de grado y máster

Dirigidos o codirigidos por el/la docente desde el año 2013.

Técnicas de Deep Learning paral a caracterización de imágenes en sistemas de recomendación
Aceleración de un método de seleccción de características de conjuntos de datos biológicos en clústers de CPUs
Optimización de métodos de selección de características para tratar conjuntos de alta dimensión
Sistema de apoyo a la predicción del hongo mildiu en la vid
Métodos para selección de características en conjuntos de alta dimensión

Resultados de investigación

Puede consultar los méritos de investigación seleccionando un tipo de mérito y el año.

Axudas para a consolidación e estruturación de unidades de investigación competitivas.GRC

Entidad financiadora Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria
Investigadores principales Amparo Alonso Betanzos
Tipo Proyecto Programas Autonomicos
Fechas Desde 01/01/2019 a 20/11/2021

Cuando el tamaño importa: Selección de características para wearables

Entidad financiadora FUNDACIÓN BBVA
Investigadores principales Verónica Bolón Canedo
Tipo Proyecto Otros Programas
Fechas Desde 30/09/2018 a 30/03/2019

Algoritmos de aprendizaje computacional en entornos distribuídos

Entidad financiadora Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO)
Investigadores principales Amparo Alonso Betanzos
Tipo Proyecto Programas Nacionales
Fechas Desde 01/01/2013 a 31/12/2015

On developing an automatic threshold applied to feature selection ensembles

Autores Borja Seijo-Pardo, Verónica Bolón-Canedo, A. Alonso-Betanzos
Revista Information Fusion Vol. 45 (págs. 227 a 245)
DOI https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.02.007

On the scalability of feature selection methods on high-dimensional data

Autores Verónica Bolón-Canedo, Diego Rego-Fernández, Diego Peteiro Barral, A. Alonso-Betanzos, Bertha Guijarro-Berdiñas, Noelia Sánchez-Maroño
Revista KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 56 (págs. 395 a 442)
DOI https://doi.org/10.1007/s10115-017-1140-3

On the use of different base classi ers in multiclass problems

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo, Laura Morán-Fernández
Revista PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Testing different ensemble con gurations for feature selection

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo, Borja Seijo-Pardo
Revista NEURAL PROCESSING LETTERS

On the use of feature selection to improve the detection of sea oil spills in SAR images

Autores David Mera, Verónica Bolón-Canedo, J.M. Cotos, A. Alonso-Betanzos
Revista COMPUTERS & GEOSCIENCES Vol. 100 Núm. 100 (págs. 166 a 178)
DOI https://doi.org/10.1016/j.cageo.2016.12.013

Centralized vs. distributed feature selection methods based on data complexity measures

Autores Laura Morán-Fernández, Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos
Revista Knowledge-Based Systems Vol. 117 (págs. 27 a 45)
DOI https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.09.022

Can classi cation performance be predicted by complexity measures? A study using microarray data.

Autores A. Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo, Laura Morán-Fernández
Revista KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 51 (págs. 1067 a 1090)
DOI https://doi.org/10.1007/s10115-016-1003-3

Can classification performance be predicted by complexity measures? A study using microarray data

Autores Laura Morán-Fernández, Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos
Revista KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 51 Núm. 3 (págs. 1067 a 1090)
DOI https://doi.org/10.1007/s10115-016-1003-3

Multithreaded and Spark Parallelization of Feature Selection Filters

Autores Carlos Eiras-Franco, Verónica Bolón-Canedo, Sabela Ramos Garea, Jorge González Domínguez, Amparo Alonso-Betanzos, Juan Touriño Domínguez
Revista Journal of Computational Science Vol. 17 (págs. 609 a 619)

Ensemble feature selection: Homogeneous and heterogeneous approaches

Autores Borja Seijo-Pardo, I. Porto-Díaz, Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos
Revista Knowledge-Based Systems (págs. 124 a 139)
DOI https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.11.017

Fast-mRMR: Fast minimum Redundancy Maximum Relevance algorithm for high-dimensional Big Data.

Autores Sergio Ramírez¿Gallego, Iago Lastra, David Martínez-Rego, Verónica Bolón-Canedo, José Manuel Benítez, Francisco Herrera, Amparo Alonso-Betanzos
Revista INTERNATIONAL JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS (págs. 1 a 19)
DOI https://doi.org/10.1002/int.21833

A uni ed pipeline for online feature selection and classi cation.

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Bertha Guijarro-Berdiñas, Noelia Sánchez-Maroño, Diego Fernández Francos
Revista EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS Vol. 55 (págs. 532 a 545)

Feature selection for high-dimensional data.

Autores Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos, Noelia Sánchez-Maroño
Revista PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE Vol. 5 Núm. 2 (págs. 65 a 75)
DOI https://doi.org/10.1007/s13748-015-0080-y

Real-time tear lm classi cation through cost-based feature selection.

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño
Revista Lectures Notes in Computer Science Vol. 9420 (págs. 78 a 98)

Data Discretization: Taxonomy and Big Data Challenge.

Autores Ramírez-Gallego, Salvador García, Héctor Mouriño-Talín, David Martínez-Rego, Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos, Francisco Herrera
Revista WIREs : Data Mining and Knowledge Discovery Vol. 6 Núm. 1 (págs. 5 a 21)
DOI https://doi.org/10.1002/widm.1173

A comparison of performance of K-complex classifi cation methods using feature selection

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Vicente Moret Bonillo, Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Elena Hernandez-Pereira
Revista INFORMATION SCIENCES Vol. 328 (págs. 1 a 14)
DOI https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.08.022

A unified pipeline for online feature selection and classification

Autores Verónica Bolón-Canedo, Diego Fernández Francos, Diego Peteiro Barral, A. Alonso-Betanzos, Bertha Guijarro-Berdiñas, Noelia Sánchez-Maroño
Revista EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS Vol. 55 (págs. 532 a 545)
DOI https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.02.035

Plus disease: is it more than meets the ICROP?

Autores John P. Campbell, Esra Ataer-Cansizoglu, Verónica Bolón-Canedo, Deniz Erdogmus, Jayashree Kalpathy-Cramer, Samir Patel, R.V. Paul Chan, Michael F. Chiang
Revista Journal of American Association for Pediatric Ophthalmology and Strabismus Vol. 20 Núm. 4
DOI https://doi.org/10.1016/j.jaapos.2016.07.008

Expert diagnosis of plus disease in retinopathy of prematurity from computer-based image analysis

Autores John P. Campbell, Esra Ataer-Cansizoglu, Verónica Bolón-Canedo, Alican Bozkurt, Deniz Erdogmus, Jayashree Kalpathy-Cramer, Samir Patel, James D. Reynolds, Jason Horowitz, Kelly Hutcheson, Michael Shapiro, Michael X. Repka, Philip Ferrone, Kimberly Drenser, Maria Ana Martinez-Castellanos, Susan Ostmo, Karyn Jonas, R.V. Paul Chan, Michael F. Chiang
Revista JAMA ophthalmology Vol. 134 Núm. 6 (págs. 651 a 657)
DOI https://doi.org/10.1001/jamaophthalmol.2016.0611

Recent advances and emerging challenges in feature selection.

Autores Verónica Bolón-Canedo, N. Sánchez Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Revista Knowledge-Based Systems
DOI https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.05.014

Distributed feature selection: An application to microarray data classification

Autores Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Revista Applied Soft Computing
DOI https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.01.035

Exploring guidelines for classi cation of major heart failure subtypes by using Machine Learning

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo
Revista Clinical Medicine Insights: Cardiology Vol. 6 Núm. 1 (págs. 57 a 71)
DOI https://doi.org/10.4137/cmc.s18744

Dealing with inter-expert variability in Retinopathy of Prematurity: a machine learning approach

Autores Verónica Bolón-Canedo, Esra Ataer-Cansizoglu, D. Erdogmus, Jayashree Kalpathy-Cramer, Óscar Fontenla-Romero, A. Alonso-Betanzos, Michael F. Chiang
Revista COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE Vol. 122 Núm. 1 (págs. 1 a 15)
DOI https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2015.06.004

Exploring Guidelines for Classification of Major Heart Failure Subtypes by Using Machine Learning

Autores A. Alonso-Betanzos, Verónica Bolón Canedo, Guy Heyndrickx, Peter L.M. Kerkhof
Revista Clinical Medicine Insights: Cardiology Vol. 9 (págs. 57 a 71)
DOI https://doi.org/10.4137/cmc.s18746

A Methodology for Improving Tear Film Lipid Layer Classification

Autores Bea Remeseiro, Bolon-Canedo, Veronica, Peteiro-Barral, Diego, Alonso-Betanzos, Amparo, Guijarro-Berdinas, Bertha, Mosquera, Antonio, Penedo, Manuel G., Sanchez-Marono, Noelia
Revista IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS Vol. 18 Núm. 4 (págs. 1485 a 1493)
DOI https://doi.org/10.1109/jbhi.2013.2294732

A review of microarray datasets and applied feature selection methods

Autores Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos, José Manuel Benítez, F. Herrera
Revista INFORMATION SCIENCES Vol. 282 (págs. 111 a 135)
DOI https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.05.042

Data classification using an ensemble of filters

Autores Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Revista Neurocomputing Vol. 135 (págs. 13 a 20)
DOI https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.03.067

A framework for cost-based feature selection

Autores Verónica Bolón-Canedo, Iago Porto Díaz, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Revista PATTERN RECOGNITION Vol. 47 Núm. 7 (págs. 2481 a 2489)
DOI https://doi.org/10.1016/j.patcog.2014.01.008

An insight into microarray datasets and feature selection me-thods: a framework for ongoing studies

Autores Bolon-Canedo, Veronica, N. Sánchez Maroño, A. Alonso Betanzos, José Manuel Benítez, F. Herrera
Revista INFORMATION SCIENCES Vol. 282 (págs. 111 a 135)

Toward the scalability of neural networks through feature selection.

Autores Peteiro-Barral, Diego, Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos, Guijarro-Berdinas, Bertha, Noelia Sánchez-Maroño
Revista EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS Vol. 40 Núm. 8 (págs. 2807 a 2816)
DOI https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.11.016

A review of feature selection methods on synthetic data

Autores Verónica Bolon Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Revista KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 34 Núm. 3 (págs. 483 a 519)
DOI https://doi.org/10.1007/s10115-012-0487-8

An ensemble of filters and classifiers for microarray data classification

Autores Bolon-Canedo, Veronica, N. Sánchez Maroño, A. Alonso Betanzos
Revista PATTERN RECOGNITION Vol. 45 Núm. 1 (págs. 531 a 539)

Feature selection and classification in multiple class datasets: An application to KDD Cup 99 dataset

Autores Verónica Bolón Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Revista EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS Vol. 38 Núm. 5 (págs. 5947 a 5957)

On the Behavior of Feature Selection Methods Dealing with Noise and Relevance over Synthetic Scenarios

Autores Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo
Revista 2011 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN) (págs. 1530 a 1537)

A study of performance on microarray data sets for a classifier based on information theoretic learning

Autores Iago Porto Díaz, Verónica Bolon Canedo, Amparo Alonso-Betanzos, Óscar Fontenla-Romero
Revista NEURAL NETWORKS Vol. 24 Núm. 8 (págs. 888 a 896)

Feature Selection for high-dimensional data

Autores Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Editorial Artificial intelligence (Berlin Springer), (España)
ISBN 978-3-319-21858-8

Up-to-date feature selection methods for scalable and efficient machine learning

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Verónica Bolón-Canedo, Diego Fernández Francos, Iago Porto Díaz, Noelia Sánchez-Maroño
Editorial IGI Global, (España)
ISBN 978-1466639423

Preprocessing in high dimensional datasets

Autores A. Alonso-Betanzos. Verónica Bolón-Canedo. Carlos Eiras-Franco. Laura Morán-Fernández. Borja Seijo-Pardo
Libro Advances in Biomedical Informatics
Vol. 139 Edita Springer - Verlag.
ISBN: 978-3-319-67512-1
Páginas De la 145 a la 195

Big-Data Analysis, Cluster Analysis, and Machine-Learning Approaches

Autores A. Alonso-Betanzos. Verónica Bolón-Canedo
Libro Sex-Specific Analysis of Cardiovascular Function
Edita Spriger.
ISBN: 978-3-319-77931-7
Páginas De la 607 a la 626

Preprocessing in Big Data: New challenges for discretization and feature selection

Autores Verónica Bolón-Canedo. Noelia Sánchez-Maroño. A. Alonso-Betanzos
Libro Frontiers in Data Science
Edita Taylor & Francis.
ISBN: 1498799329
Páginas De la 175 a la 195

Paralelización de algoritmos de selección de características en la plataforma Weka
CAEPIA 2015. Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence.
Internacional

Autores Amparo Alonso-Betanzos, Carlos Eiras-Franco, Verónica Bolón-Canedo, Jaime Rodríguez González, J. Touriño
Lugar Albacete (España)

Learning features on tear fi lm lipid layer classi cation
23th European symposium on Arti cial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN) 2015
Internacional

Autores Verónica Bolón-Canedo, Amparo Alonso-Betanzos
Lugar Brujas (Bélgica)

Novel feature selection methods for high dimensional data
6th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2014)
Internacional

Autores Verónica Bolón Canedo, Noelia Sanchez Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Organizador Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC)
Lugar Angers (Francia)