Grupo de la Universidad de Málaga
Presentación y
posibles contribuciones
para la red EUREKA
Rafael Morales Bueno
([email protected])
Web: http://iaia.lcc.uma.es
Componentes
Director del grupo
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Rafael Morales Bueno
Personal Docente e Investigador
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Francisco Cantalejo García
Inmaculada Fortes Ruiz
Llanos Mora López
Marlon Núñez Paz
Gonzalo Ramos Jiménez
Amparo Ruiz Sepúlveda
Francisco Andrés Triguero Ruiz
José Luis Triviño Rodríguez
José del Campo Ávila
Personal Investigador en Formación
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
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Manuel Baena García
Raúl Fidalgo Merino
José María Carmona Cejudo
Líneas de investigación
Aprendizaje computacional y minería de datos
Descubrimiento de reglas
Modelos de Markov generalizados
Aprendizaje inductivo
Series temporales
Descubrimiento de patrones de conducta
Aprendizaje incremental
Vinculación con otros grupos
Nacionales
Universidad Politécnica de Cataluña
 Universidad de Zaragoza

Universidad de Valladolid
Universidad de Iowa
Extranjeros

Laboratory of Artificial Intelligence and Decision
Support (LIAAD)
Universidad de Oporto (Portugal)
Universidad de Aveiro (Portugal)

Laboratory for Cognitive Modeling (LKM)
Universidad de Liubliana (Eslovenia)
Vinculación con empresas
Contratos

Hospital de la Costa del Sol
Entes promotores observadores y otros
Empresa Municipal de Transportes (EMT)
 Consejería de Turismo de la Junta de Andalucía
 Hospital Regional Universitario Carlos Haya
 Departamento de Medicina Legal

Consejo General del Poder Judicial
Instituto Andaluz de la Mujer
Últimos Proyectos de Investigación
FRESCO: FoRmalismos, Estructuras
relacionales y COmplejidad

CICYT (PB98-0937-C04-01). Coordinado.
MOISES: MOdelado Individualizado de
SEcuencias de Símbolos

CICYT (TIC2002-04019-C03-02). Coordinado.
MOISES-TA: MOdelado Individualizado de
SEcuencias de Símbolos-Teoría y Aprendizaje

CICYT (TIN2005-08832-C03-01). Coordinado
Últimas Tesis Doctorales y Estancias
Tesis doctorales

Nuevos Enfoques en Aprendizaje Incremental (2007)
José del Campo Ávila
Mención de doctorado europeo

Aprendizaje de árboles de decisión y regresión a partir de
flujos de datos con dinámicas desconocidas (2008)
Raúl Fidalgo Merino
Mención de doctorado europeo
Estancias en el extranjero



Universidad de Oporto (Portugal)
Universidad de Aveiro (Portugal)
Universidad de Liubliana (Eslovenia)
Resultados de investigación
Publicaciones iniciales

I. Fortes, R. Morales, J. L. Pérez-de-la-Cruz, F.
Triguero. Inference of Fuzzy Regular Grammars
from Examples. Mathware & Soft Computing. 1999
Proyecto FRESCO 2000-2002

G. Ramos, R. Morales. A New Method for Induction
Decision Trees by Sampling. NeuroCOLT2000.
2000.
Resultados de investigación
Proyecto MOISES 2003-2005
M. Baena, R. Morales, S. Cabuchola, I. Santos.
Prospección de datos sanitarios: Estudio de la
incapacidad permanente. Inforsalud. 2004
 Ll. Mora, J. Mora, R. Morales; M. Sidrach de
Cardona. Modelling time series of climatic
parameters with probabilistic finite automata.
Environmental Modelling and Software. 2005
 M. Núñez, R. Fidalgo, M. Baena, R. Morales. The
influence of active region information on the
prediction of solar flares: an empirical model using
data mining. Annales Geophysicae. 2005

Resultados de investigación
Proyecto MOISES-TA 2006-2008




I. Fortes, Ll. Mora, R. Morales, F. Triguero. Inductive
Learning Models with Missing Values. Mathematical and
Computer Modelling. 2006
M. Baena, J. del Campo, A. Bifet, R. Fidalgo, R. Gavaldà, R.
Morales. Early Drift Detection Method. Fourth Int. Workshop
on Knowledge Discovery from Data Streams. 2006
M. Núñez, R. Fidalgo, R. Morales. Learning in
Environments with Unknown Dynamics: Towards more
Robust Concept Learners. Journal of Machine Learning
Research. 2007
J. del Campo, G. Ramos, R. Morales. Improving the
Performance of an Incremental Algorithm Driven by Error
Margins. Intelligent Data Analysis. 2008
Posibles contribuciones
Aprendizaje aproximado a partir de grandes
volúmenes de datos
Descubrimiento de patrones
 Aprendizaje incremental

Valores desconocidos
Cambio de concepto
Posibles contribuciones
Descubrimiento de patrones



Búsquedas exhaustivas
Uso de nuevas estructuras de datos más eficientes
Implementaciones que aprovechan el paralelismo
Aprendizaje Incremental

Modelos
Árboles de decisión
Multiclasificadores

Memoria de experiencias
Modelos de memoria parcial con olvido
Modelos sin memoria de experiencias


Tratamiento de valores desconocidos
Cambio de concepto
Cambio gradual
Cambio brusco
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