Salvador García López

Más sobre Salvador García López:

Universidad de Granada – Catedrático de Universidad

Salvador García recibió los títulos de Ingenier en Informática y Doctor en Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada, Granada, España, en 2004 y 2008, respectivamente. Actualmente es Catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, Granada, España. El Dr. García ha publicado más de 90 artículos en revistas internacionales (más de 60 en el primer cuartil), índice h 47, más de 60 artículos en actas de conferencias internacionales (datos de Web of Science). Ha estado asociado con los comités de programas internacionales y comités organizadores de varias conferencias internacionales de prestigio incluyendo IEEE CEC, ICPR, ICDM, IJCAI, etc. Como actividades de edición, es editor jefe asociado de «Information Fusion» (Elsevier), y editor asociado de las revistas «Swarm and Evolutionary Computation» (Elsevier) y «AI Communications» (IOS Press).

Es coautor de los libros titulados «Data Preprocessing in Data Mining», «Learning from Imbalanced Data Sets» y «Big Data Preprocessing»: Enabling Smart Data»; publicados por Springer. Sus intereses de investigación incluyen la ciencia de los datos, el preprocesamiento de datos, Big Data, el aprendizaje evolutivo, el aprendizaje profundo y las metaheurísticas. Pertenece a la lista de Investigadores Altamente Citados en el área de Ciencias de la Computación (2014-2019): http://highlycited.com/ (Clarivate Analytics).

Salvador García López hablará sobre:

Aprendizaje Automático y Smart Data: Calidad de Datos para Calidad de Modelos

11:30 - 12:30 Miércoles 11 Marzo


Workshop:

El término «Big Data» se ha extendido rápidamente en el marco del aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Este nuevo escenario puede definirse por medio de aquellos problemas que no pueden ser abordados de manera efectiva o eficiente usando los recursos de computación estándar que tenemos actualmente. El uso de las herramientas de Big Data
Analytics proporciona ventajas muy significativas tanto a la industria como a la academia, pero los datos raramente pueden ser utilizados en bruto. En este taller proporcionamos una
introducción a Big Data y una definición del preprocesamiento de datos para lograr Smart Data.
Como tal, este taller cubre temas importantes para mejorar la calidad de los datos a estudiar.
Se presentarán varias técnicas de transformación de datos, dimensionalidad y reducción de datos, mostrando la adaptación de métodos clásicos y enfoques novedosos. También se aborda el problema de los datos imperfectos, aportando ideas útiles sobre cómo tratar el ruido y los valores perdidos en una escala totalmente nueva, donde la redundancia puede ser explotada para obtener ventajas. Finalmente, este taller también cubre ejemplos prácticos incluyendo el uso de paquetes de software y bibliotecas bien establecidas.

 

Nivel: Medio.


Idioma de la ponencia: Inglés