Dra. Verónica Bolón Canedo  

Profesor axudante doutor (AXU-DR)

Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Área Ciencia da computación e intelixencia artificial
Investigación  Grupo de investigación Laboratorio de Investigación e Desenvolvemento en Intelixencia Artificial
Liñas de investigación Aínda non figuran no xestor curricular da UDC (SUXI).
Contacto Directorio da UDC

Docencia

Docencia impartida

Neste apartado móstrase a docencia impartida en graos, mestrados e resto de titulacións oficiais ata os últimos 6 anos.

Materia e estudos en que se imparte Horas totais
Intelixencia Computacional para Datos de Alta Dimensionalidad 10
Sistemas Intelixentes
Grao en Enxeñaría Informática. Curso Ponte
118
Traballo Fin de Máster 4
Materia e estudos en que se imparte Horas totais
Sistemas Intelixentes
Grao en Enxeñaría Informática
Grao en Enxeñaría Informática. Curso Ponte
Máster Universitario en Enxeñaría Informática
110
Materia e estudos en que se imparte Horas totais
Informática Básica
Grao en Enxeñaría Informática
13
Sistemas Intelixentes
Grao en Enxeñaría Informática
Grao en Enxeñaría Informática. Curso Ponte
Máster Universitario en Enxeñaría Informática
150,5
Materia e estudos en que se imparte Horas totais
Fundamentos de Intelixencia Artificial
Máster Universitario en Bioinformática para Ciencias da Saúde
42
Informática Básica
Grao en Enxeñaría Informática
66
Proxecto Fin de Carreira
Enxeñeiro en Informática
7
Sistemas Intelixentes
Grao en Enxeñaría Informática
Grao en Enxeñaría Informática. Curso Ponte
Máster Universitario en Enxeñaría Informática
131
Traballo Fin de Grao. Mención en Computación
Grao en Enxeñaría Informática
6,6
Materia e estudos en que se imparte Horas totais
Enxeñaría de Requisitos
Grao en Enxeñaría Informática
Grao en Enxeñaría Informática. Curso Ponte (Obrigatorio)
Máster Universitario en Enxeñaría Informática
64
Informática
Grao en Enxeñaría Eléctrica
Grao en Enxeñaría Electrónica Industrial e Automática
84
Materia e estudos en que se imparte Horas totais
Enxeñaría de Requisitos
Grao en Enxeñaría Informática. Curso Ponte
21
Informática Básica
Grao en Enxeñaría Informática
39

Titorías definidas polo/a docente para o curso académico 2019/2020.

Facultade de Informática

Cuadrimestre Día Lugar
Primeiro cuadrimestre martes
11:30 a 13:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Primeiro cuadrimestre mércores
09:30 a 11:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Primeiro cuadrimestre xoves
11:30 a 13:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Segundo cuadrimestre mércores
12:30 a 14:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Segundo cuadrimestre xoves
09:30 a 11:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica
Segundo cuadrimestre xoves
12:30 a 14:30
Despacho 1.04 Edificio Área Científica

Traballos fin de grao e mestrado

Dirixidos ou codirixidos polo/a docente desde o ano 2013.

Técnicas de Deep Learning para a caracterización de imaxes en sistemas de recomendación
Aceleración dun método de selección de características de conxuntos de datos biolóxicos en el clústers de CPUs
Optimización de métodos de selección de características para o tratameto de conxuntos de alta dimensionalidade
Sistema de apoio á predicción do fungo mildiu na vide
Métodos para a selección de características en conxuntos de alta dimensión

Resultados da investigación

Pode consultar os méritos de investigación seleccionando un tipo de mérito e o ano.

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

Entidade financiadora Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria
Investigadores principais Amparo Alonso Betanzos
Tipo Proxecto Programas Autonomicos
Datas Desde 01/01/2019 ata 20/11/2021

Cuando el tamaño importa: Selección de características para wearables

Entidade financiadora FUNDACIÓN BBVA
Investigadores principais Verónica Bolón Canedo
Tipo Proxecto Outros Programas
Datas Desde 30/09/2018 ata 30/03/2019

Algoritmos de aprendizaje computacional en entornos distribuídos

Entidade financiadora Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO)
Investigadores principais Amparo Alonso Betanzos
Tipo Proxecto Programas Nacionales
Datas Desde 01/01/2013 ata 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 (páxs. 227 ata 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 (páxs. 395 ata 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 (páxs. 166 ata 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 (páxs. 27 ata 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 (páxs. 1067 ata 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 (páxs. 1067 ata 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 (páxs. 609 ata 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 (páxs. 124 ata 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 (páxs. 1 ata 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 (páxs. 532 ata 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 (páxs. 65 ata 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 (páxs. 78 ata 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 (páxs. 5 ata 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 (páxs. 1 ata 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 (páxs. 532 ata 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 (páxs. 651 ata 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 (páxs. 57 ata 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 (páxs. 1 ata 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 (páxs. 57 ata 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 (páxs. 1485 ata 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 (páxs. 111 ata 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 (páxs. 13 ata 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 (páxs. 2481 ata 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 (páxs. 111 ata 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 (páxs. 2807 ata 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 (páxs. 483 ata 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 (páxs. 531 ata 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 (páxs. 5947 ata 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) (páxs. 1530 ata 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 (páxs. 888 ata 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
Páxinas Desde a 145 ata a 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
Páxinas Desde a 607 ata a 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
Páxinas Desde a 175 ata a 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)