Aprendizaje Automático Escalable y Explicable
Entidad financiadora | Ministerio de Ciencia, Innovavación y Universidades |
Tipo | Proyecto Programas Nacionales |
Fechas | Desde 01/06/2020 a 31/05/2024 |
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 | selección de características, aprendizaje automático, ensembles, big data |
Contacto | Directorio de la UDC |
Orcid id0000-0002-0524-6427 ResearcherIDA-5573-2015 Scopus35145404000 |
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 | Carácter | Horas totales |
---|---|---|
Las Relaciones Jurídicas en la Sociedad Digital | Obligatorio | 1 |
Proceso y TIC | Obligatorio | 2,5 |
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
|
Obligatorio | 107 |
Trabajo Fin de Grado. Mención en Computación | Obligatorio | 4 |
Asignatura y estudios en la que se imparte | Carácter | Horas totales |
---|---|---|
Inteligencia Computacional para Datos de Alta Dimensionalidad
Máster Universitario en Bioinformática para Ciencias de la Salud
|
Obligatorio | 10 |
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
|
Obligatorio | 118 |
Trabajo Fin de Máster
Máster Universitario en Bioinformática para Ciencias de la Salud
|
Obligatorio | 4 |
Asignatura y estudios en la que se imparte | Carácter | Horas totales |
---|---|---|
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
|
Obligatorio | 110 |
Asignatura y estudios en la que se imparte | Carácter | Horas totales |
---|---|---|
Informática Básica
Grado en Ingeniería Informática
|
Formación básica | 13 |
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
|
Obligatorio | 150,5 |
Asignatura y estudios en la que se imparte | Carácter | Horas totales |
---|---|---|
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Máster Universitario en Bioinformática para Ciencias de la Salud
|
Optativo | 42 |
Informática Básica
Grado en Ingeniería Informática
|
Formación básica | 66 |
Proyecto Fin de Carrera
Ingeniero en Informática
|
Obligatorio | 7 |
Sistemas Inteligentes
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
Máster Universitario en Ingeniería Informática
|
Obligatorio | 131 |
Trabajo Fin de Grado. Mención en Computación
Grado en Ingeniería Informática
|
Obligatorio | 6,6 |
Asignatura y estudios en la que se imparte | Carácter | Horas totales |
---|---|---|
Informática
Grado en Ingeniería Eléctrica
Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
|
Formación básica | 84 |
Ingeniería de Requisitos
Grado en Ingeniería Informática
Grado en Ingeniería Informática. Curso Puente
(Obligatorio)
Máster Universitario en Ingeniería Informática
|
Optativo | 64 |
Tutorías definidas por el/la docente para el curso académico 2020/2021.
Cuatrimestre | Día | Lugar |
---|---|---|
Primer cuatrimestre |
martes
11:30 a 13:30 |
Teams (Virtual) |
Primer cuatrimestre |
miércoles
09:30 a 11:30 |
Teams (Virtual) |
Segundo cuatrimestre |
miércoles
09:00 a 11:00 |
Teams (Virtual) |
Segundo cuatrimestre |
viernes
10:00 a 12:00 |
Teams (Virtual) |
Segunda oportunidad |
lunes
10:00 a 11:00 |
Teams (Virtual) |
Segunda oportunidad |
jueves
10:00 a 11:00 |
Teams (Virtual) |
Dirigidos o codirigidos por el/la docente desde el año 2013.
Puede consultar los méritos de investigación seleccionando un tipo de mérito y el año.
Aprendizaje Automático Escalable y Explicable
Entidad financiadora | Ministerio de Ciencia, Innovavación y Universidades |
Tipo | Proyecto Programas Nacionales |
Fechas | Desde 01/06/2020 a 31/05/2024 |
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 |
Distributed classification based on distances between probability distributions in feature space
Autores | Pablo Montero-Manso, Laura Morán-Fernández, Verónica Bolón-Canedo, José A. Vilar, Amparo Alonso-Betanzos |
Revista | INFORMATION SCIENCES Vol. 496 (págs. 431 a 450) |
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 |
Simple but not simplistic: reducing the complexity of machine learning methods
Autor | Laura Morán Fernández |
Director/es | María Amparo Alonso Betanzos; Verónica Bolón Canedo |
Ámbito | Facultad de Informática |
Calificación | Sobresaliente Cum Laude |
Information Fusion and Ensembles in Machine Learning
Autor | Borja Seijo Pardo |
Director/es | María Amparo Alonso Betanzos; Verónica Bolón Canedo |
Ámbito | Facultad de Informática |
Calificación | Sobresaliente |
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, 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) |