Análisis y diseño de técnicas de preprocesamiento de instancias escalables para problemas no balanceados en Big Data. Aplicaciones en situaciones de emergencias humanitarias

  1. Basgall, María José
Zuzendaria:
  1. Marcelo Naiouf Zuzendarikidea
  2. Alberto Fernández Hilario Zuzendarikidea

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 2022(e)ko maiatza-(a)k 05

Epaimahaia:
  1. José Ángel Olivas Varela Presidentea
  2. Salvador García López Idazkaria
  3. Isaac Triguero Velázquez Kidea
Saila:
  1. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Mota: Tesia

Laburpena

El objetivo general de esta tesis doctoral es contribuir al área de preprocesamiento en el contexto de Big Data, dada la escasa cantidad de soluciones distribuidas en esta temática capaces de manipular estos tipos de datos. Puntualmente, proponer nuevas soluciones escalables con foco al tratamiento de las características intrínsecas de los datos que se encuentran más frecuentes en problemas Big Data. En concreto, atender al desbalance de datos, la redundancia y alta dimensionalidad, y al solapamiento de clases.