NetmeetData: Algoritmos para mejorar la aplicabilidad de la ciencia de datos

Stefano Benati (Università degli Study di Trento); Víctor Blanco Izquierdo (Universidad de Granada); Inmaculada Espejo Miranda (Universidad de Cádiz); Yolanda Hinojosa Bergiullos (Universidad de Sevilla); Fernando López Blázquez (Universidad de Sevilla); Luisa Martínez Merino (Universidad de Sevilla); Diego Ponce López (Universidad de Sevilla); Miguel A. Pozo Montaño (Universidad de Sevilla); Antonio M. Rodríguez Chía (Universidad de Cádiz); y Moisés Rodríguez Madrena (Universidad de Sevilla).

Muchos problemas reales como la planificación de operaciones logísticas, el reconocimiento de patrones en redes sociales o las finanzas presentan elementos comunes codificados en sus estructuras de datos. Se trata de desarrollar algoritmos que expliquen estos elementos explotando la estructura intrínseca de sus datos, yendo más allá de la simple adaptación de modelos existentes. Esto mejora la aplicabilidad de la ciencia de datos a nuevos paradigmas, y permite analizar redes de mayor complejidad en tamaño y nivel de integración.  Este proyecto aborda problemas de diseño y operación de redes con incertidumbre,  clasificación multicapa, reconstrucción de imágenes con tomografía electrónica o generación automática de datos para validación de algoritmos.