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PID2020-115832GB-I00

Financiado

MEJORANDO LA EXPERIENCIA DEL USUARIO DE CIENCIA DE DATOS CON TECNICAS DE INTELIG...

MEJORANDO LA EXPERIENCIA DEL USUARIO DE CIENCIA DE DATOS CON TECNICAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL EL PROYECTO INTENSE (IMPROVING DATA SCIENCE USERSS EXPERIENCE) TIENE COMO OBJETIVO EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS Y TECNICAS PARA MEJORAR LA EXPERIENCIA DEL USUARIO DE CIENCIA DE DATOS, ENTENDIENDO COMO TAL TANTO AL PROFESIONAL... ver más

01/01/2020

UCO

79K€

Presupuesto del proyecto: 79K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 1411

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

UCO

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA

Total investigadores 1411

Presupuesto del proyecto 79K€

Descripción del proyecto EL PROYECTO INTENSE (IMPROVING DATA SCIENCE USERSS EXPERIENCE) TIENE COMO OBJETIVO EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS Y TECNICAS PARA MEJORAR LA EXPERIENCIA DEL USUARIO DE CIENCIA DE DATOS, ENTENDIENDO COMO TAL TANTO AL PROFESIONAL DE ESTA DISCIPLINA COMO AL CONSUMIDOR DE LOS DATOS, QUE HACE USO DE LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES PARA RESOLVER SUS PROBLEMAS DE EXTRACCION DE CONOCIMIENTO, NUESTRA HIPOTESIS DE TRABAJO ES QUE LAS TECNICAS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL (EN NUESTRO CASO, MODELOS NEURONALES Y DE COMPUTACION EVOLUTIVA) PUEDEN OFRECER SOLUCIONES A ESTOS RETOS DE UNA FORMA ELEGANTE, POTENTE Y FLEXIBLE, EL DESARROLLO DEL PROYECTO SE HA ORGANIZADO EN TRES BLOQUES BIEN DIFERENCIADOS, POR UNA PARTE, SE DESARROLLARAN PROPUESTAS ORIENTADAS A MEJORAR LA EXPERIENCIA DE LOS USUARIOS CONSUMIDORES DE DATOS, DICHAS PROPUESTAS ESTAN ORIENTADAS A MEJORAR LA FACILIDAD DE USO DE LAS HERRAMIENTAS Y LA COMPRENSION DEL CONOCIMIENTO EXTRAIDO, ASI, SE TRABAJARA EN EL DISEÑO AUTOMATICO DE WORKFLOWS MEDIANTE TECNICAS DE PROGRAMACION GENETICA, EN LA INTEGRACION DEL USUARIO EN EL PROPIO DISEÑO DE LOS ALGORITMOS MEDIANTE PROPUESTAS QUE INCLUYEN LA INTERACCION CON ESTE EN LA FUNCION DE FITNESS, ASI COMO PROPUESTAS QUE MEJOREN LA INTERPRETABILIDAD DE LOS MODELOS OBTENIDOS, EN SEGUNDO LUGAR, SE PLANTEAN PROPUESTAS ORIENTADAS A MEJORAR LA EXPERIENCIA DE LOS PROFESIONALES EN CIENCIA DE DATOS, ESTAS PROPUESTAS SE CENTRAN EN LA MEJORA DE ALGORITMOS YA EXISTENTES Y A LA INCORPORACION DE NUEVAS CAPACIDADES TALES COMO EL USO EN CONDICIONES COMPLEJAS O EL DESARROLLO DE MODELOS RESPETANDO LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS DE USUARIO, DE ESTE MODO, SE TRABAJARA EN EL DESARROLLO DE PROPUESTAS PARA ABORDAR PROBLEMAS CON POCOS DATOS ETIQUETADOS, TAMBIEN SE ABORDARAN DOS PROBLEMAS QUE SE HAN VUELTO MUY POPULARES RECIENTEMENTE (EL APRENDIZAJE CONTINUO Y EL APRENDIZAJE FEDERADO), Y SE DESARROLLARAN NUEVAS PROPUESTAS PARA LA OPTIMIZACION DE HIPERPARAMETROS EN MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, POR ULTIMO, PERO NO MENOS IMPORTANTE, SE TRABAJARA EN EL DISEÑO DE ALGORITMOS PARA LA EXTRACCION DE SECUENCIAS DE EVENTOS QUE CUMPLAN UNA SERIE DE RESTRICCIONES TEMPORALES, EN CONTRASTE CON LOS DOS PRIMEROS BLOQUES DEL PROYECTO, DE CARACTER MARCADAMENTE TEORICO, EL TERCER BLOQUE ESTA RELACIONADO CON LA RESOLUCION DE VARIOS PROBLEMAS REALES, SU OBJETIVO ES COMPROBAR QUE LAS PROPUESTAS DESARROLLADAS EN LOS BLOQUES 1 Y 2 OFRECEN SOLUCIONES COMPETITIVAS A LOS PROBLEMAS OBJETO DE ESTUDIO, SE ABORDARAN PROBLEMAS DEL AMBITO DE LA SALUD Y LA EDUCACION, CON LOS QUE EL EQUIPO DEL PROYECTO TIENE EXPERIENCIA PREVIA, ASI COMO PROBLEMAS NUEVOS COMO MODELOS DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO APLICADOS A AVERIAS EN VEHICULOS O EL ANALISIS DE REPOSITORIOS SOFTWARE, ES NOTORIO EL INTERES SOCIO-ECONOMICO QUE TODOS ESTOS CAMPOS DE APLICACION DESPIERTAN ACTUALMENTE EN NUESTRA SOCIEDAD, ASI COMO LA REPERCUSION QUE CUALQUIER PEQUEÑO AVANCE PUEDA TENER, DE HECHO, VARIAS EMPRESAS E INSTITUCIONES PERTENECIENTES A DISTINTOS SECTORES YA HAN MOSTRADO SU INTERES EN LOS RESULTADOS QUE PUDIERAN DERIVARSE DE ESTOS TRABAJOS, POR ULTIMO, PARA DAR VISIBILIDAD A LA INVESTIGACION REALIZADA, PUBLICAREMOS LA INFORMACION NECESARIA (ALGORITMOS Y DATOS) PARA FAVORECER LA REPLICABILIDAD DE NUESTRA EXPERIMENTACION Y LA COMPARACION DE RESULTADOS, ADEMAS, INTEGRAREMOS LOS MODELOS DESARROLLADOS EN LAS PLATAFORMAS Y HERRAMIENTAS SOFTWARE DE MAYOR RELEVANCIA ACTUAL PARA FACILITAR LA DIFUSION DE ESTOS A UNA MAYOR COMUNIDAD, EXPERIENCIA DEL USUARIO DE CIENCIA DE DA\AUTOML\APRENDIZAJE AUTOMATICO EXPLICABLE\MODELOS INTERPRETABLES\MINERIA DE PATRONES DE ALTA UTILIDAD\AJUSTE DE HIPERPARAMETROS EN APRENDIZAJE\MINERIA DE CRONICAS\APRENDIZAJE CONTINUO\APRENDIZAJE FEDERADO

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