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TEC2016-81900-REDT

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AVANCES EN METODOS NUCLEO PARA DATOS ESTRUCTURADOS

EN LA ULTIMA DECADA HA HABIDO UN FUERTE INCREMENTO DE DATOS ESTRUCTURADOS PROVENIENTES DE DIFERENTES INSTRUMENTOS Y SENSORES, CON DIFERENTE COMPLEJIDAD Y FUENTES DE RUIDO. DESDE LAS SERIES TEMPORALES DE DATOS GEOESPACIALES Y LAS I... ver más

01/01/2016

20K€

Presupuesto del proyecto: 20K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2016-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 20K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN LA ULTIMA DECADA HA HABIDO UN FUERTE INCREMENTO DE DATOS ESTRUCTURADOS PROVENIENTES DE DIFERENTES INSTRUMENTOS Y SENSORES, CON DIFERENTE COMPLEJIDAD Y FUENTES DE RUIDO. DESDE LAS SERIES TEMPORALES DE DATOS GEOESPACIALES Y LAS IMAGENES DE SATELITE, HASTA BIOSEÑALES E INFORMES MEDICOS, ASI COMO FLUJOS DE DATOS DE TELECOMUNICACIONES E INTERNET, TODOS COMPARTEN RASGOS COMUNES: REDUNDANCIAS ESPACIALES, TEMPORALES, Y ESPECTRALES, RELACIONES MULTIMODALES COMPLEJAS, MUESTREO NO UNIFORME, Y FUENTES HETEROGENEAS DE RUIDO. EL ANALISIS DE ESTOS DATOS ES COMPLEJO Y LOS METODOS TRADICIONALES DE MACHINE LEARNING ASUMEN ERRONEAMENTE QUE LAS SEÑALES SON INDEPENDIENTES E IDENTICAMENTE DISTRIBUIDAS (IID), OBVIANDO UNA POSIBLE ESTRUCTURA SUBYACENTE, ASI COMO LAS CARACTERISTICAS DEL SISTEMA FISICO QUE GENERO LAS OBSERVACIONES. LOS METODOS KERNEL Y METODOS BAYESIANOS RELACIONADOS, COMO LOS BASADOS EN PROCESOS GAUSSIANOS, EXPLOTAN ESTAS ESTRUCTURAS DE LOS DATOS PARA LA PREDICCION Y CLASIFICACION DE ESTAS SEÑALES, PERMITEN CODIFICAR CONOCIMIENTO A PRIORI SOBRE LOS DATOS, Y APRENDER LAS FUNCIONES LATENTES QUE LOS EXPLICAN. LA VISION A LARGO PLAZO DE LA RED KERMES ES ABRIR NUEVAS FRONTERAS Y PROMOVER LA INVESTIGACION DE NUEVOS ALGORITMOS KERNEL CAPACES DE DESCUBRIR Y CODIFICAR EL CONOCIMIENTO SUBYACENTE EN DATOS ESTRUCTURADOS, UN PASO PREVIO AL OBJETIVO MUCHO MAS AMBICIOSO DEL RAZONAMIENTO ARTIFICIAL BASADO EN DATOS EMPIRICOS. LA RED PRETENDE TAMBIEN AUMENTAR LA ESCALA PARA TRABAJAR CON MILLONES DE MUESTRAS, DERIVAR INTERVALOS DE CONFIANZA RAZONABLES/CREIBLES PARA LAS PREDICCIONES Y AVANZAR EN LA INFERENCIA CAUSAL EMPIRICA. LA RED DARA LUGAR A UNA COLABORACION MULTIDISCIPLINAR ENTRE LOS CAMPOS DEL MACHINE LEARNING, EL PROCESAMIENTO DE SEÑALES Y LA ESTADISTICA BAYESIANA. DE ESTE MODO SE CREARA UNA MASA CRITICA QUE PERMITA LANZAR NUEVAS PROPUESTAS DE PROYECTOS CIENTIFICOS EN EL FUTURO. POR ULTIMO SE REALIZARAN ACTIVIDADES DE TRANSFERENCIA TECNOLOGICA Y COLABORACION CON EMPRESAS SECTORIALES. ÉTODOS NÚCLEO (KERNEL METHODS)\TELEDETECCIÓN Y COMUNICACIONES\APLICACIONES EN BIOENGENIERÍA\PROCESADO DE IMÁGENES\SERIES TEMPORALES\KRIGING\PROCESOS GAUSSIANOS

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