Este simposio ofrece un foro de encuentro a investigadores que tratan de extraer conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de información mediante el uso de métodos de minería de datos. Las técnicas de minería de datos se han convertido en una herramienta fundamental en la investigación científica y técnica como método de análisis y descubrimiento de conocimiento a partir de datos de observación o de resultados de experimentos para la toma de decisiones en el control de procesos productivos, planificación de sistemas, marketing, etc.

Contacto: tamida2024@easychair.org

Presidentes

  • Alicia Troncoso, Universidad Pablo de Olavide
  • José C. Riquelme, Universidad de Sevilla

Temas de interés

Los temas de interés incluyen, entre otros, los siguientes:

  • Algoritmos y técnicas de Aprendizaje Automático
    • Selección de atributos
    • Clasificación
    • Clustering
    • Técnicas estadísticas paramétricas y no paramétricas
    • Soft-computing
    • Descubrimiento de reglas
    • Basado en instancias
    • Algoritmos escalables
    • Algoritmos incrementales
    • Ensembles
  • Reconocimiento de patrones
  • Deep Learning
  • Evaluación del aprendizaje
    • Diseño de experimentos
    • Test estadísticos
  • Preprocesado de datos:
    • Reducción y/o transformación de datos
    • Incertidumbre y datos incompletos
    • Discretización
    • Datos no balanceados
  • Minería sobre diferentes tipos de datos:
    • Textos
    • Temporales
    • Espaciales
    • Flujos (streams)
    • Grafos
    • Multimedia
  • Paradigmas avanzados de aprendizaje en minería de datos:
    • Aprendizaje no balanceado
    • Aprendizaje multi-instancia
    • Multi-etiqueta y multi-objetivo
    • Predicción con salidas ordinales
    • Aprendizaje semi-supervisado o débilmente supervisado
    • Descubrimiento de subgrupos y minería de excepciones
  • Minería de Big Data
  • Minería de datos visual
  • Bases de datos y minería de datos:
    • OLAP
    • Data Mining query
    • Relational Data Mining
  • Aplicaciones de la minería de datos
    • Bases de datos biomédicas
    • Procesos de producción industrial
    • Problemas medio-ambientales
    • Problemas financieros o comerciales
    • Web mining
    • Social mining

Tipos de Contribuciones

Se aceptarán trabajos inéditos que podrán publicarse en Lecture Notes in Artificial Intelligence o en las Actas de CAEPIA, además de trabajos destacados ya publicados (trabajos clave). Ver más sobre los tipos de contribuciones. Todo el proceso de envío y revisión de trabajos se realizará a través de la plataforma EasyChair

Comité de programa

Investigador Institución
Alicia Troncoso Lora Universidad Pablo de Olavide
José C. Riquelme Universidad de Sevilla
Salvador García López Universidad de Granada
José del Campo Universidad de Málaga
Emilio Corchado Universidad de Salamanca
Francesc J. Ferri Universidad de Valencia
Mª José Ramírez Universidad Politécnica de Valencia
Francisco Herrera Universidad de Granada
César Hervás Universidad de Córdoba
Pedro González Universidad de Jaén
José A. Lozano Universidad del País Vasco
Juan J. Rodríguez Universidad de Burgos
José Hernández Orallo Universidad Politécnica de Valencia
Juan J. del Coz Universidad de Oviedo
Karina Gibert Universidad Politécnica de Cataluña
Alberto Cano Virginia Commonwealth University
Miquel Sànchez i Marrè Universidad Politécnica de Cataluña
Mª José del Jesús Universidad de Jaén
Nicolás García Pedrajas Universidad de Córdoba
Pedro A Gutierrez Universidad de Córdoba
Olatz Arbelaitz Universidad del País Vasco
Antonio Bahamonde Universidad de Oviedo
Jorge Díez Universidad de Oviedo
Óscar Cordón Universidad de Granada
Jorge Casillas Universidad de Granada
María Pérez-Ortíz University College London
Pedro Larrañaga Universidad Politécnica de Madrid
Sebastián Ventura Universidad de Córdoba
Francisco Martínez Álvarez Universidad Pablo de Olavide
María Martínez Ballesteros Universidad de Sevilla
Verónica Bolón Universidade da Coruña
José A. Gámez Universidad de Castilla-La Mancha
Pablo Casas Gómez Universidad Pablo de Olavide
Ángela Troncoso García Universidad Pablo de Olavide
Manuel J. Jiménez Navarro Universidad de Sevilla

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