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TIN2013-46522-P

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APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA EL ANALISIS Y EXPLOTACION DE DATOS MASIVOS

ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION SE ENMARCA PRINCIPALMENTE DENTRO DE LAS AREAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y CONSTITUYE UNA INICIATIVA HORIZONTAL ACORDE CON LAS PRIORIDADES TEMATICAS DEL PROGRAMA ESTATAL D... ver más

01/01/2013

FUEUJI

23K€

Presupuesto del proyecto: 23K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT JAUME I DE CASTELLÓ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 2

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT JAUME I DE CASTELLÓ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 2

Presupuesto del proyecto 23K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION SE ENMARCA PRINCIPALMENTE DENTRO DE LAS AREAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y CONSTITUYE UNA INICIATIVA HORIZONTAL ACORDE CON LAS PRIORIDADES TEMATICAS DEL PROGRAMA ESTATAL DE I+D+I ORIENTADA A LOS RETOS DE LA SOCIEDAD Y DEL NUEVO PROGRAMA EUROPEO DE INVESTIGACION E INNOVACION HORIZON 2020, POR UNA PARTE, SE PROPONE UN GIRO EN LA DIRECCION DE LOS ULTIMOS TRABAJOS PUBLICADOS EN LOS FOROS INTERNACIONALES EN EL AMBITO DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO Y LA MINERIA DE DATOS Y, POR OTRA PARTE, SE HACE UNA CLARA APUESTA POR AFRONTAR NUEVOS RETOS A NIVEL CIENTIFICO-TECNOLOGICO ACORDE CON LAS NECESIDADES DE UN GRAN NUMERO DE APLICACIONES EN DIFERENTES AREAS INDUSTRIALES, EMPRESARIALES Y CIENTIFICAS,A NIVEL TECNICO, LOS PRINCIPALES OBJETIVOS SE CIRCUNSCRIBEN AL DESARROLLO Y ADAPTACION DE METODOLOGIAS Y MODELOS DE APRENDIZAJE Y CLASIFICACION EN SITUACIONES Y CASOS DE UN ENORME INTERES PRACTICO DONDE EL DENOMINADOR COMUN ES EL ELEVADO VOLUMEN DE LOS DATOS Y LA VARIABILIDAD TIPOLOGICA DE ESTOS, MAS CONCRETAMENTE, SE PROPONE CENTRAR LA INVESTIGACION EN EL ANALISIS Y EL TRATAMIENTO DE DIVERSAS COMPLEJIDADES DE LOS DATOS QUE AFECTAN AL RENDIMIENTO DEL SISTEMA DE CLASIFICACION O DE TOMA DE DECISIONES, TALES COMO EL RUIDO, EL DESBALANCE EN LA DISTRIBUCION 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 CLASICOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES, HASTA AHORA TODAVIA NO EXISTE UNA BASE DE CONOCIMIENTOS SOLIDOS QUE PERMITAN TRATARLOS EN UN CONTEXTO DE GRANDES VOLUMENES DE DATOS O BIG DATA Y DE FLUJOS DE DATOS, PARA ESTE FIN, SE ANALIZARAN CUESTIONES RELATIVAS A LA ESCALABILIDAD DE LOS ALGORITMOS Y LA POSIBILIDAD DE ADAPTARSE A ENTORNOS DINAMICOS Y, AL MISMO TIEMPO, SE UTILIZARAN TECNICAS DE FUSION DE LA INFORMACION Y COMBINACION DE CLASIFICADORES, ENTRE OTRAS, DATOS MASIVOS\ FLUJOS DE DATOS\ RECONOCIMIENTO DE PATRONES\ APRENDIZAJE AUTOMÁTICO\ MINERÍA DE DATOS\ ANÁLISIS DE IMÁGENES\ TOMA DE DECISIONES\ CLASIFICACIÓN\ PREPROCESADO

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