No label defined (Q3151948)
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Project 0.7162002389995471 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project 0.7162002389995471 in Spain |
Statements
492,228.0 Euro
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615,285.0 Euro
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80.0 percent
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1 January 2014
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31 December 2017
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UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA
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02003
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LOS MODELOS GRAFICOS PROBABILISITICOS (MGPS) HAN EXPERIMENTADO UN DESARROLLO DESTACABLE DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS, Y SE HAN MOSTRADO COMO HERRAMIENTAS VALIOSAS EN DISCIPLINAS COMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA ESTADISTICA. EN LOS ULTIMOS AÑOS, SE HA PRESTADO MUCHA ATENCION AL USO DE MGPS EN TAREAS DE MINERIA DE DATOS, ESPECIALMENTE EN SITUACIONES DOTADAS DE INCERTIDUMBRE. A PARTIR DEL ESTADO DEL ARTE ACTUAL, EL SIGUIENTE PASO NATURAL ES DOTARLOS DE LA CAPACIDAD DE OPERAR EN CONTEXTOS DE BIG DATA._x000D_ _x000D_ EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES GENERAR UN CONJUNTO DE NUEVOS DESARROLLOS METODOLOGICOS EN EL AREA DE LOS MGPS SUFICIENTEMENTE FUNDAMENTADO E INNOVADOR COMO PARA SITUARLOS DENTRO DEL AREA DEL BIG DATA COMO HERRAMIENTAS DE REFERENCIA, A TRAVES DE LA ANALITICA DE DATOS ESCALABLE. ADEMAS, EL PROYECTO PRETENDE PRODUCIR LAS HERRAMIENTAS SOFTWARE NECESARIAS PARA PERMITIR EL DESARROLLO DE APLICACIONES BASADAS EN UNA ARQUITECTURA DE SERVICIOS WEB PARA MGPS. DE ESTA FORMA, ESPERAMOS CREAR EL ENTORNO ADECUADO PARA QUE DISPOSITIVOS MOVILES PUEDAN USARSE EN CONTEXTOS DE BIG DATA, YA QUE EL NUCLEO DE LAS TAREAS DE PROCESO RECAERIAN EN UN SERVIDOR CENTRALIZADO QUE PROCESARIA LOS DATOS Y EJECUTARIA LOS ALGORITMOS, MIENTRAS QUE EL DISPOSITIVO MOVIL INTERACTUARIA A TRAVES DEL INTERFAZ DE SERVICIOS WEB. POR TANTO, EL PROPOSITO DE ESTE PROYECTO ES DOBLE, GENERANDO EN PRIMER LUGAR NUEVO CONOCIMIENTO DE LA MAS ALTA CALIDAD CIENTIFICA DENTRO DEL CAMPO DE LA ANALITICA DE DATOS ESCALABLE, PARA A CONTINUACION ABRIR EL CAMINO A UNA FRUCTIFERA TRANSFERENCIA TECNOLOGICA HACIENDO USO DE LA PLATAFORMA SOFTWARE PLANEADA._x000D_ _x000D_ LOS RESULTADOS ESPERADOS DEL PROYECTO SE PUEDEN CLASIFICAR EN CINCO CATEGORIAS:_x000D_ _x000D_ 1. MODELADO. EL PROYECTO GENERARA CONTRIBUCIONES ORIENTADAS A FORTALECER LA ESCALABILIDAD DE LOS MGPS PERMITIENDO EL ENCAPSULAMIENTO Y EL MANEJO DE DEPENDENCIAS FUNCIONALES. _x000D_ 2. INFERENCIA. SE DISEÑARAN ALGORITMOS DE INFERENCIA EFICIENTES Y ESCALABLES, TOMANDO COMO BASE LOS ARBOLES DE PROBABILIDAD RECURSIVOS._x000D_ 3. APRENDIZAJE. SE DISEÑARAN ALGORITMOS ESCALABLES DE APRENDIZAJE TENIENDO EN CUENTA LAS RESTRICCIONES DE OPERAR EN ENTORNOS DE BIG DATA. ESTO INCLUIRA MODELOS CANONICOS Y APRENDIZAJE A PARTIR DE STREAMS DE DATOS. TAMBIEN SE DESARROLLARAN ALGORITMOS NO-ESTANDARES DE CLASIFICACION CAPACES DE APRENDER, POR EJEMPLO, A PARTIR DE CONJUNTOS DE DATOS CON MULTIPLES ETIQUETAS._x000D_ 4. SOFTWARE. SE IMPLEMENTARA UNA PLATAFORMA SOFTWARE Y SE PONDRA A DISPOSICION DE LA COMUNIDAD, DONDE SE INCLUIRAN LOS ALGORITMOS DESARROLLADOS EN LAS TAREAS METODOLOGICAS Y SE POSIBILITARA EL DESARROLLO DE APLICACIONES A TRAVES DE UN INTERFAZ DE SERVICIOS WEB._x000D_ 5. APLICACIONES. SE ABORDARA UN AMPLIO ABANICO DE APLICACIONES, CON OBJETO DE APLICAR LAS PROPUESTAS METODOLOGICAS DEL PROYECTO. SE CUBRIRAN LAS AREAS DE AVIACION, SALUD, MULTIMEDIA Y FINANZAS._x000D_ _x000D_ EN ESTE SUBPROYECTO NOS CENTRAREMOS EN LOS ASPECTOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO, Y APLICACIONES A MULTIMEDIA Y BIO-MEDICINA. (Spanish)
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Albacete
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Identifiers
TIN2013-46638-C3-3-P
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