Los modelos de Inteligencia artificial de Olocip son posibles gracias a la extensa base de datos de diferente naturaleza con las que son entrenados los diferentes modelos predictivos. El panel de expertos de IA se encarga de identificar y definir las variables seleccionadas para desarrollar los algoritmos adecuados en cada situación. De esta manera, conseguimos desarrollar soluciones matemáticas que resuelven con mayor precisión cada problema, lo que se traduce en soluciones descriptivas e innovadoras en el mercado.

De esta forma, en Olocip apostamos por los mejores expertos en Inteligencia Artificial como Pedro Larrañaga, Concha Bielza, Marco Benjumeda y Sergio Luengo. Estos cuatro científicos, en el marco de su actividad como investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, han sido reconocidos por la publicación de un artículo científico en la prestigiosa revista Pattern Recognition (la sexta en el top 20 de las revistas de Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones). Desde nuestra empresa nos mostramos orgullosos de ellos y queremos reconocer su nuevo logro.

El artículo titulado “Tractable learning of Bayesian networks from partially observed data”, se centra principalmente en el aprendizaje de modelos probabilísticos, en particular redes bayesianas, a partir de datos incompletos. Y es que, en problemas del mundo real, es muy habitual encontrar este tipo de datos. Una causa común es que durante la confección del conjunto de datos no se recoja cierta información. Un ejemplo en el ámbito médico es cuando no se dispone del resultado de todas las pruebas posibles para todos los pacientes.


El método más utilizado para aprender redes bayesianas a partir de datos incompletos es el algoritmo structural EM. La mayor limitación de este método es que tiene un coste computacional muy alto cuando se aplica en conjuntos de datos grandes, lo que impide su aplicación al Big Data. En este artículo, se propone una alternativa a este método que proporciona garantías teóricas respecto a su eficiencia. Además, los experimentos realizados sugieren que la nueva propuesta alcanza mejores resultados que el algoritmo structural EM y que es más preciso al asignar valores a los datos incompletos.

La revista Pattern Recognition se fundó hace alrededor de 50 años, durante los primeros años de expansión de la informática. Esta revista se centra en el aprendizaje automático y también encuentra aplicaciones en áreas como la biometría, la bioinformática, el análisis de datos multimedia y, más recientemente, la ciencia de datos. Está reconocida como una de las revistas especializadas de mayor prestigio en el campo de Inteligencia Artificial. Scopus actualmente la clasifica como la número 13 en las 168 publicaciones JCR (indexadas en el informe sobre citas en revistas científicas) de Inteligencia Artificial y Google Scholar la clasifica como la sexta en el top 20 de las revistas de Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones.

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Autores:

Marco Benjumeda es ingeniero en Informática por la Universidad Autónoma de Madrid desde 2012. Obtuvo un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en 2014 y actualmente es estudiante de doctorado del Departamento de Inteligencia Artificial de la UPM y miembro del Grupo de Inteligencia Computacional.

Sergio Luengo recibió su grado en Ingeniería Informática por la Universidad de Alcalá de Henares en 2013. Obtuvo un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en 2014. Actualmente es estudiante de doctorado en el Departamento de Inteligencia Artificial de la UPM y miembro del Grupo de Inteligencia Computacional.

Pedro Larrañaga es catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) desde 2007. Recibió el máster en Matemáticas (estadística) de la Universidad de Valladolid y el doctorado en Informática de la Universidad del País Vasco (“premio a la excelencia”). Antes de trasladarse a la UPM, su carrera académica se ha desarrollado en la Universidad del País Vasco (UPV-EHU) en varios rangos de profesor: Profesor asistente (1985-1998), profesor titular (1998-2004) y catedrático (2004-2007). Ha publicado más de 200 artículos en revistas con factor de impacto y ha supervisado 25 tesis doctorales. Es miembro de la Asociación Europea de Inteligencia Artificial desde 2012. Recibió el Premio Nacional de Informática de España 2013 y el premio de la Asociación Española de Inteligencia Artificial en 2018.

Concha Bielza recibió la licenciatura en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid en 1989 y el doctorado en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid en 1996 (premio de doctorado extraordinario). Desde 2010 es catedrática de Estadística e Investigación de Operaciones en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid. Ha publicado más de 100 artículos en revistas de factor de impacto y ha supervisado 9 tesis doctorales. Recibió el Premio de Investigación UPM 2014.

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