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PID2019-106827GB-I00

Financiado

APRENDIZAJE AUTOMATICO: INTREPRETABILDAD, ALGORITMOS AVANZADOS Y APLICACIONES

HOY EN DIA, LAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION GENERAN SISTEMATICAMENTE GRANDES CANTIDADES DE DATOS COMO LAS REDES SOCIALES, REGISTROS MEDICOS, PLATAFORMAS EN LINEA, ETC, POR LO TANTO, ES FUNDAMENTAL DESARROLLAR ALGORITMOS DE APREN... ver más

01/01/2019

UAM

97K€

Presupuesto del proyecto: 97K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3182

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01

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Participantes

UAM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID

Total investigadores 3182

Presupuesto del proyecto 97K€

Descripción del proyecto HOY EN DIA, LAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION GENERAN SISTEMATICAMENTE GRANDES CANTIDADES DE DATOS COMO LAS REDES SOCIALES, REGISTROS MEDICOS, PLATAFORMAS EN LINEA, ETC, POR LO TANTO, ES FUNDAMENTAL DESARROLLAR ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO QUE PUEDAN PROCESAR Y EXTRAER INFORMACION CON SENTIDO DE LOS DATOS, AL TIEMPO QUE PROPORCIONAN PREDICCIONES PRECISAS E INTERPRETABLES, EN LA PRACTICA, LOS DATOS PUEDEN TENER DIFERENTES FORMAS Y PUEDEN CONTENER PATRONES COMPLEJOS, POR ELLO, SE NECESITAN SOLUCIONES ALGORITMICAS MAS EFICIENTES PARA ABORDAR LOS PROBLEMAS DE APRENDIZAJE EN PROBLEMAS CON DATOS QUE PRESENTEN ESTAS CARACTERISTICAS, NUESTRO OBJETIVO ES PROPORCIONAR MEJORES METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA DATOS HETEROGENEOS, COMO EN EL APRENDIZAJE "MULTI-TASK" Y "MULTI-OUTPUT"; PARA RESOLVER PROBLEMAS COMPLEJOS DE OPTIMIZACION; PARA APRENDER REPRESENTACIONES DE LOS DATOS; Y PARA VISUALIZACION E INTERPRETAR LOS MODELOS, DESARROLLAREMOS SOLUCIONES COMPUTACIONALES Y ALGORITMICAS DE VANGUARDIA PARA ESTAS TAREAS A FIN DE EXPLORAR Y AMPLIAR LAS FRONTERAS DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO, EN CONCRETO, NUESTROS ESFUERZOS DE INVESTIGACION SE CONCENTRARAN EN DESARROLLAR Y ANALIZAR HERRAMIENTAS MATEMATICAS Y COMPUTACIONALES AVANZADAS PARA LA OPTIMIZACION BAYESIANA, CONJUNTOS DE CLASIFICADORES Y EL APRENDIZAJE "MULTI-TASK", CUYOS RESULTADOS SE APLICARAN AL DISEÑO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO MAS EFECTIVOS, POR OTRO LADO, MUCHOS PROBLEMAS PRACTICOS INVOLUCRAN ESCENARIOS EN LOS QUE LOS ERRORES DE PREDICCION TIENEN CONSECUENCIAS IMPORTANTES (POR EJEMPLO, EN MEDICINA), EN ESTE CONTEXTO, DESARROLLAREMOS TECNICAS PARA LA INTERPRETABILIDAD, VISUALIZACION Y SIMPLIFICACION DE LOS SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, PARA ASI OBTENER INFORMACION SOBRE LAS CARACTERISTICAS Y PROCESOS QUE DETERMINAN LAS DECISIONES DE LOS MODELOS DE APRENDIZAJE COMPLEJOS, LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y LAS CAPAS DE INTERPRETABILIDAD DESARROLLADAS EN ESTE PROYECTO SE UTILIZARAN PARA ABORDAR PROBLEMAS EN DIFERENTES AREAS DE APLICACION, CUYA SOLUCION REQUIERE UN ENFOQUE MULTIDISCIPLINAR, CONSIDERAREMOS LA PREDICCION DE ENERGIA RENOVABLE, LAS APLICACIONES MEDICAS PARA LA IDENTIFICACION DE SUFRIMIENTO FETAL, LA DETECCION DE FRAUDE Y EL ANALISIS DE VIDEO EN LA EDUCACION EN LINEA, Y LA PREDICCION DE PROPIEDADES OBSERVABLES PARA CUMULOS DE GALAXIAS, SE ESPERA QUE LAS CONTRIBUCIONES DEL PROYECTO TENGAN UN IMPACTO DIRECTO GRACIAS AL ACCESO A FUENTES DE DATOS REALES Y A LA PARTICIPACION DE SOCIOS INDUSTRIALES, INSTITUCIONALES Y DE INVESTIGACION, ADEMAS, ESTAS AREAS DE APLICACION PRACTICA ESTAN BIEN ALINEADAS CON LOS OBJETIVOS ESPECIFICOS DEL PROGRAMA EUROPEO HORIZONTE 2020 Y LA "ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE I+D+I EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL" EN ESPAÑOL, OPTIMIZACION\MULTITASK\CONJUNTOS\PROCESOS GAUSIANOS\VISUALIZACION DE MODELOS\APLICACIONES

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